Bli kjent med det grunnleggende i Bayesian modellering med moderne Python-biblioteker som PyMC, ArviZ og Bambi, ledet av en erfaren Bayesian-modeller som aktivt bidrar til disse bibliotekene. Denne tredje utgaven av "Bayesian Analysis with Python" gir en omfattende innføring i de sentrale begrepene innen anvendt Bayesian modellering. Du vil lære å utføre Bayesian-dataanalyse med trinnvis veiledning, og få innsikt i en moderne, praktisk og datadrevet tilnærming til Bayesian statistisk modellering. Læringen forsterkes med beste praksis gjennom eksempler og øvelser. Kjøpet av den trykte eller Kindle-versjonen inkluderer en gratis PDF-e-bok, slik at du enkelt kan gå tilbake og gjennomgå materialet. Utforsk verktøy som ArviZ for eksplorativ analyse av Bayesian-modeller, Bambi for fleksibel og enkel hierarkisk lineær modellering, PreliZ for elicitering av priorer, PyMC-BART for fleksibel ikke-parametrisk regresjon, og Kulprit, som gir deg muligheten til å utvide dine ferdigheter innen Bayesian modellering.
