Освальдо Мартин - Байесовский анализ на Python

Вы научитесь:
• создавать вероятностные модели с использованием библиотеки PyMC3,
написанной на языке Python;
• анализировать вероятностные модели с помощью библиотеки ArviZ;
• применять навыки и умения, требуемые для проверки работоспособности
моделей и их модификации (если таковая нужна);
• понимать преимущества и недостатки иерархических моделей;
• правильно определять возможности практического применения различных
моделей для ответов на вопросы, возникающие в процессе анализа данных;
• сравнивать модели и выбирать наиболее подходящие для конкретной задачи;
• определять, насколько различные модели являются универсальными
с вероятностной точки зрения;
• применять вероятностное мышление и получать преимущества, определяемые гибкостью и универсальностью байесовского статистического анализа.

Введение в статистическое моделирование
и вероятностное программирование
ISBN 978-5-97060-768-8

Интернетмагазин:
www.dmkpress.com
Оптовая продажа:
КТК «Галактика»
books@alians-kniga.ru

www.дмк.рф

9 785970 607688

Байесовский анализ на Python

В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее
практическая реализация на языке Python с использованием современной
библиотеки вероятностного программирования PyMC3 и новой библиотеки
исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ.
Искусственно сформированные и реально применяемые наборы данных
используются для представления разнообразных типов моделей, таких как
обобщенные линейные модели для регрессии и классификации, смешанные
модели, иерархические модели, а также гауссовы процессы и многие другие.
Знания о вероятностном моделировании, почерпнутые из этой книги,
позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские
модели для собственных задач научной обработки данных.
Представленный материал дает основательный уровень подготовки для
углубленного изучения более сложных тем и освоения специализированного
статистического моделирования.

Освальдо Мартин

Байесовский
анализ
на Python

Osvaldo Martin

Bayesian Analysis
with Python
Introduction to statistical modeling
and probabilistic programming
using PyMC3 and ArviZ

BIRMINGHAM - MUMBAI

Освальдо Мартин

Байесовский анализ
на Python
Введение в статистическое моделирование
и вероятностное программирование
с использованием PyMC3 и ArviZ

Москва, 2020

УДК 004.021
ББК 32.973.3
М29

Мартин О.
М29 Байесовский анализ на Python / пер. с анг. А. В. Снастина. – М.: ДМК Пресс,
2020. – 340 с.: ил.
ISBN 978-5-97060-768-8
В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая
реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного
программирования PyMC3 и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских
моделей ArviZ.
Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно
проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной обработки данных.
Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, использующих в своей
работе байесовское моделирование.

УДК 004.021
ББК 32.973.3

Authorized Russian translation of the English edition of Bayesian Analysis with Python ISBN
9781789341652 © 2018 Packt Publishing.
This translation is published and sold by permission of Packt Publishing, which owns or
controls all rights to publish and sell the same.
Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения
владельцев авторских прав.

ISBN 978-1-78934-165-2 (анг.)
ISBN 978-5-97060-768-8 (рус.)

© 2018 Packt Publishing
© Оформление, издание, перевод, ДМК Пресс, 2020

Я посвящаю эту книгу Эйбрил

Содержание
Вступительное слово ........................................................................................10
Об авторе ............................................................................................................12
О рецензентах ....................................................................................................13
Предисловие ......................................................................................................14
Глава 1. Вероятностное мышление ..............................................................19
Статистика, модели и подход, принятый в этой книге ......................................19
Работа с данными .............................................................................................21
Байесовское моделирование ...........................................................................22
Теория вероятностей ............................................................................................23
Объяснение смысла вероятностей ..................................................................23
Определение вероятности --">