Bayessche Datenanalyse und statistische Modellierung in Python

Traditionelle statistische Methoden basieren oft auf starren Annahmen und schwer zu interpretierenden p-Werten.Bayesische Datenanalyse bietet einen intuitiveren, wahrscheinlichkeitsbasierten Ansatz, um Unsicherheiten zu verstehen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von den grundlegenden Konzepten der Wahrscheinlichkeit bis zum Aufbau Ihrer ersten statistischen Modelle in Python.Sie werden das Vertrauen gewinnen, um Bayes-Techniken auf reale Szenarien wie A / B-Tests, lineare Regression und Entscheidungsanalyse anzuwenden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen Frequenz- und Bayes-Statistik. - Formulieren Sie Vorverteilungen und aktualisieren Sie sie mit Daten, um nachträgliche Wahrscheinlichkeiten zu berechnen. - Erstellen und passen Sie robuste lineare Regressionsmodelle mit der modernen PyMC-Bibliothek an. - Analysieren Sie A / B-Testergebnisse und treffen Sie optimale Geschäftsentscheidungen unter Unsicherheit. - Bewerten und diagnostizieren Sie die Modellleistung mit modernen explorativen Analysewerkzeugen wie ArviZ. Sie lernen die grundlegenden Wahrscheinlichkeitskonzepte und -terminologien kennen und gehen dann in die Praxis über: Anhand klarer, schriftlicher Erläuterungen und strukturierter Codebeispiele lernen Sie von einfachen Wahrscheinlichkeitsrechnungen bis hin zur Strukturierung und Interpretation komplexer statistischer Modelle. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Datenanalysten, Wissenschaftler und Programmierer, die Bayessche Methoden von Grund auf erlernen möchten.Es ist kein vorheriger Hintergrund in fortgeschrittener Statistik erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit Python hilfreich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistungsfähigkeit der probabilistischen Programmierung zu erschließen und Ihre Datenwissenschaftsfähighed zu erhöhen.