Байесовский анализ на Python. Введение в статистическое моделирование и вероятностное программирование с использованием PyMC3 и ArviZ
Эта книга представляет собой практическое руководство по байесовскому статистическому анализу с использованием языка Python. В ней подробно рассматриваются основные концепции байесовской статистики, вероятностного мышления и статистического моделирования.
Читатель научится создавать вероятностные модели с помощью современной библиотеки PyMC3, анализировать их с использованием библиотеки ArviZ, а также применять полученные навыки для проверки работоспособности моделей и их модификации. В книге представлены разнообразные типы моделей: обобщенные линейные модели для регрессии и классификации, смешанные модели, иерархические модели, гауссовы процессы и другие.
Особое внимание уделяется практическому применению байесовских моделей для решения реальных задач анализа данных. Автор объясняет, как правильно определять возможности практического применения различных моделей, сравнивать их и выбирать наиболее подходящие для конкретных задач. Книга также помогает развить вероятностное мышление и понять преимущества гибкости и универсальности байесовского подхода.
Издание содержит как искусственно сформированные, так и реальные наборы данных, что позволяет на практике освоить методы байесовского моделирования. Полученные знания дают основательную подготовку для углубленного изучения более сложных тем и освоения специализированного статистического моделирования.
