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PyMC 示例画廊#

介绍#

General Overview
Introductory Overview of PyMC
Simple Linear Regression
GLM: Linear regression
通用 API 快速入门
通用API快速入门

库基础#

Distribution Dimensionality
Distribution Dimensionality
PyMC and PyTensor
PyMC and PyTensor
使用数据容器
使用数据容器

如何#

Prior and Posterior Predictive Checks
Prior and Posterior Predictive Checks
Model Comparison
Model comparison
性能分析
性能分析
贝叶斯Copula估计:描述相关联合分布
贝叶斯Copula估计:描述相关联合分布
多元正态模型的LKJ Cholesky协方差先验
多元正态模型的LKJ Cholesky协方差先验
更新先验
更新先验
如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
如何将JAX函数包装以便在PyMC中使用
使用“黑箱”似然函数
使用“黑箱”似然函数
如何调试模型
如何调试模型
自动边缘化离散变量
自动边缘化离散变量
贝叶斯缺失数据插补
贝叶斯缺失数据插补
使用 ModelBuilder 类部署 PyMC 模型
使用 ModelBuilder 类部署 PyMC 模型
样条
样条

广义线性模型#

GLM: 泊松回归
GLM: 泊松回归
GLM: 模型选择
GLM: 模型选择
带有截断或删失数据的贝叶斯回归
带有截断或删失数据的贝叶斯回归
离散选择和随机效用模型
离散选择和随机效用模型
样本外预测
样本外预测
GLM:使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
GLM:使用自定义似然进行异常值分类的稳健回归
GLM: 稳健线性回归
GLM: 稳健线性回归
滚动回归
滚动回归
多层次建模的贝叶斯方法入门
多层次建模的贝叶斯方法入门
二项回归
二项回归
广义线性模型:负二项回归
广义线性模型:负二项回归
有序分类结果的回归模型
有序分类结果的回归模型
分层二项模型:大鼠肿瘤示例
分层二项模型:大鼠肿瘤示例

案例研究#

广义极值分布
广义极值分布
可靠性统计与预测校准
可靠性统计与预测校准
贝叶斯估计取代T检验
贝叶斯估计取代T检验
高尔夫推杆的模型构建与扩展
高尔夫推杆的模型构建与扩展
使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据
使用PyMC将强化学习模型拟合到行为数据
心理测量学中的验证性因子分析和结构方程模型
心理测量学中的验证性因子分析和结构方程模型
从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
从尴尬的分箱数据中估计分布的参数
使用项目反应理论的NBA犯规分析
使用项目反应理论的NBA犯规分析
分层部分池化
分层部分池化
因子分析
因子分析
用于个性化推荐的概率矩阵分解
用于个性化推荐的概率矩阵分解
橄榄球预测的分层模型
橄榄球预测的分层模型

因果推断#

贝叶斯中介分析
贝叶斯中介分析
贝叶斯非参数因果推断
贝叶斯非参数因果推断
辛普森悖论
辛普森悖论
中断时间序列分析
中断时间序列分析
反事实推断:计算因COVID-19导致的超额死亡
反事实推断:计算因COVID-19导致的超额死亡
贝叶斯A/B测试简介
贝叶斯A/B测试简介
双重差分法
双重差分法
干预分布与使用do操作符的图突变
干预分布与使用do操作符的图突变
断点回归设计分析
断点回归设计分析
贝叶斯调节分析
贝叶斯调节分析

高斯过程#

多输出高斯过程:使用哈达玛积的核心区域化模型
多输出高斯过程:使用哈达玛积的核心区域化模型
高斯过程 (GP) 平滑
高斯过程 (GP) 平滑
学生-t过程
学生-t过程
使用numpy核的高斯过程
使用numpy核的高斯过程
GP-循环
GP-循环
稀疏近似
稀疏近似
边际似然实现
边际似然实现
使用HSGPs进行婴儿出生建模
使用HSGPs进行婴儿出生建模
示例:Mauna Loa CO_2 继续
示例:Mauna Loa CO_2 继续
异方差高斯过程
异方差高斯过程
使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
使用带标记的对数高斯Cox过程建模空间点模式
克罗内克结构协方差
Kronecker 结构协方差
均值和协方差函数
均值和协方差函数
高斯过程:HSGP 高级用法
高斯过程:HSGP 高级用法
高斯过程:HSGP参考与第一步
高斯过程:HSGP参考与第一步
高斯过程:潜在变量实现
高斯过程:潜在变量实现
在莫纳罗亚的二氧化碳高斯过程
在莫纳罗亚的二氧化碳高斯过程

时间序列#

使用Euler-Maruyama方案推断SDE的参数
使用Euler-Maruyama方案推断SDE的参数
随机波动率模型
随机波动率模型
航空乘客 - 类似Prophet的模型
航空乘客 - 类似Prophet的模型
在PyMC中分析AR(1)模型
在PyMC中分析AR(1)模型
使用结构化AR时间序列进行预测
使用结构化AR时间序列进行预测
多元高斯随机游走
多元高斯随机游走
变化的长程模型
变化的长程模型
从生成图导出的时间序列模型
从生成图导出的时间序列模型
贝叶斯向量自回归模型
贝叶斯向量自回归模型

空间分析#

空间数据的条件自回归(CAR)模型
空间数据的条件自回归(CAR)模型
冈比亚的疟疾流行率
冈比亚的疟疾流行率
空间数据的Besag-York-Mollie模型
空间数据的Besag-York-Mollie模型

诊断与模型批评#

贝叶斯因子与边际似然
贝叶斯因子与边际似然
采样器统计信息
采样器统计信息
诊断偏差推理与分歧
诊断带有偏差的推断与分歧
模型平均
模型平均

贝叶斯加性回归树#

贝叶斯加性回归树:简介
贝叶斯加性回归树:简介
分类回归
分类回归
使用BART建模异方差性
使用BART建模异方差性
使用BART进行分位数回归
使用BART进行分位数回归

混合模型#

高斯混合模型
高斯混合模型
依赖密度回归
依赖密度回归
用于密度估计的狄利克雷过程混合模型
用于密度估计的狄利克雷过程混合模型
多项式混合的狄利克雷分布
多项分布的Dirichlet混合
边缘化高斯混合模型
边缘化高斯混合模型

生存分析#

删失数据模型
删失数据模型
贝叶斯生存分析
贝叶斯生存分析
贝叶斯参数生存分析
贝叶斯参数生存分析
重新参数化Weibull加速失效时间模型
重新参数化Weibull加速失效时间模型
脆弱性和生存回归模型
脆弱性和生存回归模型

ODE模型#

pymc3.ode: 形状和基准测试
pymc3.ode: 形状和基准测试
GSoC 2019: pymc3.ode API 简介
GSoC 2019: pymc3.ode API 简介
使用手动梯度的Lotka-Volterra模型
使用手动梯度的Lotka-Volterra模型
使用贝叶斯推断以多种方式求解ODE Lotka-Volterra模型
使用贝叶斯推理以多种方式求解ODE Lotka-Volterra

MCMC#

DEMetropolis 和 DEMetropolis(Z) 算法比较
DEMetropolis 和 DEMetropolis(Z) 算法比较
使用MLDA进行多层次重力测量
使用MLDA进行多层次重力测量
顺序蒙特卡罗
顺序蒙特卡罗
使用自定义步骤方法从局部共轭后验分布中采样
使用自定义步骤方法从局部共轭后验分布中采样
使用块更新的Lasso回归
使用块更新的Lasso回归
采样中的复合步骤
采样中的复合步骤
MLDA采样器:介绍和资源
MLDA采样器:介绍和资源
近似贝叶斯计算
近似贝叶斯计算
MLDA采样器
MLDA采样器
DEMetropolis(Z) 采样器调优
DEMetropolis(Z) 采样器调优
MLDA中的方差减少 - 线性回归
MLDA中的方差减少 - 线性回归
使用JAX和Numba加速采样
使用JAX和Numba进行更快的采样

变分推断#

使用PyMC进行变分推断简介
使用PyMC进行变分推断简介
Pathfinder 变分推断
Pathfinder 变分推断
变分推断:贝叶斯神经网络
变分推断:贝叶斯神经网络
GLM:分层回归模型上的小批量ADVI
GLM:分层回归模型上的小批量ADVI
经验近似概述
经验近似概述

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