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PyMC 贝叶斯建模

pymc-bayesian-modeling

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

使用 PyMC 5+ 构建层级贝叶斯模型，涵盖数据准备、MCMC（NUTS）或变分推断、先验/后验检查、信息准则比较与预测推断，适合不确定性评估。

PyMC贝叶斯建模与推断

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。

PyMC贝叶斯建模与推断

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本教程详细指导如何使用PyMC库进行复杂的贝叶斯统计建模和概率编程。内容涵盖完整的建模流程，包括数据预处理、MCMC采样（NUTS）、模型诊断检查（如R-hat和ESS）、后验预测以及进行不确定性量化，适用于构建层次模型和时间序列分析。

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