Bayesian Analysis with Python
Osvaldo Martin, Eric Ma, Austin Rochford
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing Limited, GB, 2018
- Tapa blanda
- Nuevo
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Bayesian modeling with PyMC3 and exploratory analysis of Bayesian models with ArviZ Key FeaturesA step-by-step guide to conduct Bayesian data analyses using PyMC3 and ArviZA modern, practical and computational approach to Bayesian statistical modelingA tutorial for Bayesian analysis and best practices with the help of sample problems and practice exercises.Book DescriptionThe second edition of Bayesian Analysis with Python is an introduction to the main concepts of applied Bayesian inference and its practical implementation in Python using PyMC3, a state-of-the-art probabilistic programming library, and ArviZ, a new library for exploratory analysis of Bayesian models.The main concepts of Bayesian statistics are covered using a practical and computational approach. Synthetic and real data sets are used to introduce several types of models, such as generalized linear models for regression and classification, mixture models, hierarchical models, and Gaussian processes, among others. By the end of the book, you will have a working knowledge of probabilistic modeling and you will be able to design and implement Bayesian models for your own data science problems. After reading the book you will be better prepared to delve into more advanced material or specialized statistical modeling if you need to.What you will learnBuild probabilistic models using the Python library PyMC3Analyze probabilistic models with the help of ArviZAcquire the skills required to sanity check models and modify them if necessaryUnderstand the advantages and caveats of hierarchical modelsFind out how different models can be used to answer different data analysis questionsCompare models and choose between alternative onesDiscover how different models are unified from a probabilistic perspectiveThink probabilistically and benefit from the flexibility of the Bayesian frameworkWho this book is forIf you are a student, data scientist, researcher, or a developer looking to get started with Bayesian data analysis and probabilistic programming, this book is for you. The book is introductory so no previous statistical knowledge is required, although some experience in using Python and NumPy is expected.…
N° de ref. del artículo LU-9781789341652
- Título
- Bayesian Analysis with Python
- Autor
- Osvaldo Martin, Eric Ma, Austin Rochford
- Editorial
- Packt Publishing Limited, GB
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1789341655
- ISBN 13
- 9781789341652
- Edición
- 2ª Edición
Bayesian modeling with PyMC3 and exploratory analysis of Bayesian models with ArviZ
Key Features
- A step-by-step guide to conduct Bayesian data analyses using PyMC3 and ArviZ
- A modern, practical and computational approach to Bayesian statistical modeling
- A tutorial for Bayesian analysis and best practices with the help of sample problems and practice exercises.
Book Description
The second edition of Bayesian Analysis with Python is an introduction to the main concepts of applied Bayesian inference and its practical implementation in Python using PyMC3, a state-of-the-art probabilistic programming library, and ArviZ, a new library for exploratory analysis of Bayesian models.
The main concepts of Bayesian statistics are covered using a practical and computational approach. Synthetic and real data sets are used to introduce several types of models, such as generalized linear models for regression and classification, mixture models, hierarchical models, and Gaussian processes, among others.
By the end of the book, you will have a working knowledge of probabilistic modeling and you will be able to design and implement Bayesian models for your own data science problems. After reading the book you will be better prepared to delve into more advanced material or specialized statistical modeling if you need to.
What you will learn
- Build probabilistic models using the Python library PyMC3
- Analyze probabilistic models with the help of ArviZ
- Acquire the skills required to sanity check models and modify them if necessary
- Understand the advantages and caveats of hierarchical models
- Find out how different models can be used to answer different data analysis questions
- Compare models and choose between alternative ones
- Discover how different models are unified from a probabilistic perspective
- Think probabilistically and benefit from the flexibility of the Bayesian framework
Who this book is for
If you are a student, data scientist, researcher, or a developer looking to get started with Bayesian data analysis and probabilistic programming, this book is for you. The book is introductory so no previous statistical knowledge is required, although some experience in using Python and NumPy is expected.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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