文件名称：用Python和PyMC3进行统计思考：Richard McElreath撰写的“用R和Stan中的示例对贝叶斯课程进行统计重新思考”中的示例的PythonPyMC3端口
文件大小：15.08MB
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更新时间：2024-03-13 00:03:51
python data-science statistics pymc bayesian-data-analysis
使用Python和PyMC3进行统计反思 这个仓库，取而代之如此被弃用，请检查库更新，打开问题或发送引入请求 是贝叶斯统计学的一本令人难以置信的好入门书，它遵循Jaynesian实用的方法，并提供了很好的示例和清晰的解释。 在此存储库中，我们将本书中的代码（ ）移植到PyMC3。 我们试图使这些示例尽可能与本书中的示例保持一致，同时尝试以我们能做到的最Pythonic和PyMC3onic的方式来表达它们。 展示笔记本 贡献 如果您想贡献，请将您的请求请求发送。 欢迎所有贡献！ 安装依赖项 要安装运行这些笔记本的依赖项，可以使用 。 一旦安装了Anaconda，请运行： conda env create -f environment.yml 将所有依赖项安装到隔离的环境中。 您可以通过运行以下命令切换到该环境： source activate stat-rethink-pymc3 使
【文件预览】：
Statistical-Rethinking-with-Python-and-PyMC3-master
----Chp_03.ipynb(769KB)
----Chp_14.ipynb(1.39MB)
----Chp_04.ipynb(4.26MB)
----Chp_09.ipynb(88KB)
----Chp_12.ipynb(1.15MB)
----Chp_06.ipynb(379KB)
----Chp_02.ipynb(153KB)
----Chp_05.ipynb(3.54MB)
----environment.yml(166B)
----Chp_13.ipynb(2.75MB)
----Chp_07.ipynb(1.55MB)
----README.md(2KB)
----Data()
--------WaffleDivorce.csv(3KB)
--------islandsDistMatrix.csv(701B)
--------Kline2.csv(723B)
--------cars.csv(552B)
--------Trolley.csv(574KB)
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--------tulips.csv(358B)
--------UCBadmit.csv(387B)
--------Kline(284B)
--------chimpanzees.csv(9KB)
--------reedfrogs.csv(1KB)
----Chp_10.ipynb(1.5MB)
----Chp_08.ipynb(2.4MB)
----.gitignore(1KB)
----Chp_11.ipynb(752KB)