Descrição
Introdução à Modelagem Estatística Bayesiana com PyMC
Visão Geral do Curso
Neste curso, você aprenderá os fundamentos da modelagem estatística bayesiana e programação de probabilidade usando Python. Utilizaremos o pacote PyMC, uma interface amigável para programação de probabilidade, para explorar os conceitos básicos da modelagem estatística bayesiana e programação de probabilidade. Começando com exemplos simples, como ajuste de distribuições, iremos progredir gradualmente para entender modelos mais complexos, como Modelos Lineares Generalizados (GLM) e Modelos Lineares Generalizados Mistos (GLMM). O PyMC permite a representação de vários modelos usando uma sintaxe simples e intuitiva. O objetivo deste curso é fornecer a você uma compreensão sólida do fluxo geral da modelagem estatística bayesiana em um período de tempo mais curto e com custos mínimos de aprendizado.Conteúdo do Curso
Por favor, observe que, embora este curso tenha como objetivo explicar tanto os aspectos teóricos quanto os de implementação, é necessário ter conhecimento prévio de distribuições de probabilidade para compreender totalmente os aspectos teóricos. Apresentaremos os conhecimentos básicos necessários no início do curso, portanto, certifique-se de revisá-los antecipadamente. Além disso, os exemplos apresentados neste curso são semelhantes aos do curso anteriormente lançado "Introdução à Modelagem Estatística Bayesiana com NumPyro", mas estaremos usando um pacote de programação de probabilidade diferente. É importante observar que este curso se concentra principalmente no aspecto de "implementação" ou "código". Embora forneçamos explicações dos aspectos conceituais, considere-os como material complementar. Como não sou um especialista em estatística, pode haver algumas limitações nessas explicações. Se você estiver interessado em estudar análise estatística abrangente e rigorosa, recomendo consultar um livro didático confiável sobre estatística.Revisão do Curso
Este curso foi originalmente lançado como "Introdução à Modelagem Estatística com PyMC3" e foi revisado para se alinhar à versão atualizada do PyMC. O código de exemplo foi ajustado para corresponder à versão 5 do PyMC, mas alguns vídeos ainda podem fazer referência ao PyMC3 mais antigo. Por favor, tenha isso em mente. Além disso, a versão anterior do curso exigia a configuração do ambiente usando o Anaconda. No entanto, o PyMC agora é executado no Google Colaboratory, eliminando a necessidade de instalações de pacotes. O código de exemplo deve ser executado sem qualquer configuração adicional. Para obter informações sobre a configuração do ambiente e conteúdo relacionado, fornecemos recursos gratuitos para sua referência.Estimar frete
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