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Python中的贝叶斯建模与计算

作者:Osvaldo Martin, Ravin Kumar 和 Junpeng Lao

通过 PyMC 和 ArviZ 的实践方法,专注于应用统计学的实践。

网站 + 代码

黑客的贝叶斯方法

Cameron Davidson-Pilon 著

标题中的“黑客”意味着边学边编码。这本实践性的介绍书通过使用PyMC应用贝叶斯统计方法,直观地教授贝叶斯统计方法、工作流程和决策制定的定义。

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使用Python进行贝叶斯分析

作者:Osvaldo Martin

一本由PyMC维护者撰写的好书。它通过使用合成和真实数据集,提供了贝叶斯统计主要概念的实践性介绍。掌握这本书中的概念是追求更高级知识的一个很好的基础。

书籍网站

PyMC 3.x 中的代码和勘误

贝叶斯数据分析

作者:John K. Kruschke

贝叶斯数据分析的原理性介绍,包含实践练习。本书的原始示例使用R编码,但通过以下链接可以获取代码的PyMC移植版本。

书籍网站

PyMC 第二版代码的移植

统计学重思考

理查德·麦克莱思

《使用R和Stan的贝叶斯课程与实例》

图书网站

PyMC 3.x 代码的移植

贝叶斯认知建模:实践课程

作者:Michael Lee 和 Eric-Jan Wagenmakers

专注于在认知建模中使用贝叶斯统计。

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PyMC 3.x 实现

贝叶斯数据分析

作者:Andrew Gelman, John Carlin, Hal Stern, David Dunson, Aki Vehtari, 和 Donald Rubin

一本关于贝叶斯方法的全面、标准且精彩的教科书。

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使用 PyMC 3.x 实现的示例和练习