Livre de canard implémenté en Python "Modélisation statistique Bayes avec Stan et R"

Livre de canard implémenté en Python

Qu'est-ce qu'un livre de canard?

Le livre de canard "Bayes Statistical Modeling with Stan and R" est un livre célèbre dans la région de Bayes. スクリーンショット 2020-06-30 21.31.14.png C'est une bonne idée de le prendre en premier lorsque vous souhaitez implémenter l'estimation bayésienne. Cependant, comme ce n'est pas un livre qui explique ce qu'est Bayes, si vous n'êtes pas convaincu des avantages que l'on peut obtenir en accumulant des cas dans le cadre de Bayes, vous pouvez mettre à jour la distribution postérieure. Je pense qu'il est préférable de contester après avoir lu l'explication de base.

Pourquoi Python

Dans le livre officiel du livre ci-dessus, l'implémentation est R comme le titre l'indique. Je pense que beaucoup de gens veulent l'implémenter en Python. J'étais l'un d'entre eux, alors j'ai fait une implémentation Python.

Lors de la mise en œuvre de Python

Quant à l'interface Stan, PyStan offre presque la même convivialité que R. D'autre part, comme Pandas est utilisé pour le formatage des données, le code est assez différent de R.

Bibliothèque Python à utiliser

Veuillez consulter ce qui suit pour plus de détails.

requirements.txt https://github.com/MasazI/python-r-stan-bayesian-model-2/blob/master/exec/requirements.txt

code

Tout le code est sur Github, donc je pense que vous pouvez l'exécuter tout de suite. Tous les exercices sont également résolus en Python.

Github https://github.com/MasazI/python-r-stan-bayesian-model-2

Si vous avez des questions, je vous serais reconnaissant de bien vouloir me donner une pull request.

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