Entenbuch in Python implementiert "Bayes statistische Modellierung mit Stan und R"
Entenbuch in Python implementiert
Was ist ein Entenbuch?
Das Entenbuch "Bayes Statistical Modeling with Stan and R" ist ein berühmtes Buch in der Region Bayes.
Es ist eine gute Idee, es zuerst zu lernen, wenn Sie die Bayes'sche Schätzung implementieren möchten.
Da es sich jedoch nicht um ein Buch handelt, das erklärt, was Bayes ist, können Sie die posteriore Verteilung aktualisieren, wenn Sie nicht von den Vorteilen überzeugt sind, die durch das Sammeln von Fällen im Rahmen von Bayes erzielt werden können. Ich denke, es ist besser, nach dem Lesen der grundlegenden Erklärung von herauszufordern.
Warum Python?
Im offiziellen des obigen Buches ist die Implementierung R, wie der Titel sagt. Ich denke, viele Leute wollen es in Python implementieren. Ich war einer von ihnen, also habe ich eine Python-Implementierung gemacht.
Bei der Implementierung von Python
Was die Stan-Oberfläche betrifft, bietet PyStan fast die gleiche Benutzerfreundlichkeit wie R. Da Pandas für die Datenformatierung verwendet wird, unterscheidet sich der Code erheblich von R.
Python-Bibliothek zu verwenden
- Python > 3
- PyStan
Weitere Informationen finden Sie im Folgenden.
requirements.txt https://github.com/MasazI/python-r-stan-bayesian-model-2/blob/master/exec/requirements.txt
Code
Der gesamte Code befindet sich auf Github, daher können Sie ihn sofort ausführen. Alle Übungen werden auch in Python gelöst.
Github https://github.com/MasazI/python-r-stan-bayesian-model-2
Wenn Sie Fragen haben, würde ich mich freuen, wenn Sie mir eine Pull-Anfrage geben könnten.
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