Analiza bayesowska w Pythonie. Praktyczny przewodnik po modelowaniu probabilistycznym. Wydanie III książka papierowa

W ostatnich dekadach statystyka bayesowska zyskała ogromne znaczenie w nauce i inżynierii. Wspó,łczesna analiza bayesowska to w dużej mierze statystyka obliczeniowa elastyczna, przejrzysta i umożliwiająca intuicyjną interpretację wynikó,w. 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 rozkładó,w a priori i poró,wnywania 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
• poró,wnywanie modeli i wybó,r najlepszych rozwiązań
• interpretacja wynikó,w w kontekście rzeczywistych problemó,w
• myślenie probabilistyczne w ujęciu bayesowskim

Książka stanowi kompleksowe, jasne i zwięzłe wprowadzenie do metod bayesowskich i biblioteki PyMC.

Christopher Fonnesbeck i Thomas Wiecki