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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

 针对数据分析技术在电网工程数据测算分析领域的应用问题，文中分析了电网工程的技术特征，采用层次分析法（AHP）构建了电网工程的技术参数体系，并进一步提出了基于层次凝聚聚类（HAC）与多元回归分析（MRA）的电网工程数据分析方法。文中所提的方法是采用HAC方法对电网工程数据进行聚类，采用MRA方法对聚类后的数据进行分析，得到回归方程用于工程造价数据的测算，使得特性相近的数据划分为同组，避免特征差异较大的数据影响测算准确性。通过110 kV变电工程与架空线路输电工程的验算表明，所提方法的工程造价数据测算误差均在10%以内，能够准确地进行电网工程造价测算。

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