bayesian-analysis-recipes:使用 PyMC3 的贝叶斯数据分析方法集
贝叶斯分析食谱
介绍
我最近受到贝叶斯统计分析的灵活和强大的启发。 然而，与许多事情一样，灵活性通常意味着要对易用性进行权衡。 我认为拥有一本可用于多种设置的代码手册对于将贝叶斯方法引入更通用的设置非常有帮助！
目标
我的目标是每个型号有一个笔记本。 在每个笔记本中，您最终应该会发现：
这里正在解决的问题。
数据结构的描述。
示例数据表。 它通常最终会成为数据。
模型的 PyMC3 代码； 在某些笔记本中，同一型号可能有两个版本。
有关如何报告 MCMC 采样后验结果的示例。
我希望这些食谱对你有用！
（假设
我的假设遵循帕累托原则：大部分现实世界的问题基本上可以归结为几类问题，这些问题具有贝叶斯解释。
特别是，我有这样的预感，像ANOVA常用的方法，可以通过概念比较简单和更可解释的贝叶斯替代品取代，像约翰Kruschke最好的（B ayesianéstimation小号up
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