Opis
W ostatnich dekadach statystyka bayesowska zyskała ogromne znaczenie w nauce i inżynierii. Współczesna analiza bayesowska to w dużej mierze statystyka obliczeniowa elastyczna, przejrzysta i umożliwiająca intuicyjną interpretację wyników. Dzięki rozwojowi bibliotek języka Python koncepcje bayesowskie stały się praktycznym narzędziem do realizacji zaawansowanych scenariuszy analitycznych.
Książka stanowi kompleksowe wprowadzenie do stosowanego wnioskowania bayesowskiego i jego implementacji w Pythonie. Autor używa nowoczesnej biblioteki PyMC do programowania probabilistycznego, a ArviZ do analizy i diagnostyki modeli. Omawia także inne narzędzia ekosystemu bayesowskiego, takie jak Bambi, PreliZ i Kulprit. Zapoznasz się z zagadnieniami bayesowskich addytywnych drzew regresyjnych (BART), selekcji zmiennych, konstrukcji rozkładów a priori i porównywania modeli. Ponadto dowiesz się, jak budować, analizować i interpretować modele probabilistyczne w projektach z zakresu data science.
W książce między innymi:
- budowa modeli probabilistycznych z użyciem PyMC
- analiza i diagnostyka modeli w ArviZ
- modele hierarchiczne zalety i ograniczenia
- porównywanie modeli i wybór najlepszych rozwiązań
- interpretacja wyników w kontekście rzeczywistych problemów
- myślenie probabilistyczne w ujęciu bayesowskim
Książka stanowi kompleksowe, jasne i zwięzłe wprowadzenie do metod bayesowskich i biblioteki PyMC.
Christopher Fonnesbeck i Thomas Wiecki