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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贝叶斯统计建模

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyMC是一个用于概率编程和贝叶斯建模的高级Python库。它可以帮助用户构建复杂的统计模型，如层次结构模型和时间序列模型，并利用MCMC（NUTS）采样或变分推断等方法进行严谨的统计推断。该工具支持模型比较（LOO/WAIC）和全面的诊断功能，用于量化不确定性。

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