"Introduction à l'analyse des données par la modélisation statistique bayésienne en commençant par R et Stan" est un livre qui est plus facile à démarrer avec l'implémentation de l'estimation bayésienne que les livres de canard.
Le livre de canard contient un chapitre de conférence sur les modèles statistiques, mais il y en a peu. C'est un livre qui commence par l'essayer. En outre, l'idée de baies hiérarchiques peut être mieux comprise en la lisant avec le livre du canard.
Officiellement, cela est également mis en œuvre dans R. Récemment, de nombreuses personnes utilisent Python, je l'ai donc implémenté non seulement dans le livre du canard, mais aussi en Python.
Implémenté en Python et PyThon.
Github https://github.com/MasazI/python-r-stan-bayesian-model
Si vous avez des questions, veuillez me donner une demande de tirage. Je pense personnellement que non seulement l'estimation ponctuelle, mais aussi l'estimation bayésienne devraient se répandre en général.
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