pymc-bayesian-modeling - 使用 PyMC 构建并验证贝叶斯模型
使用 PyMC 构建、拟合、验证、诊断和比较贝叶斯模型，包括层级模型、MCMC、变分推断、预测检查以及 LOO/WAIC。
标签
更新于: 2026-09-30能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 构建贝叶斯模型
- 使用 MCMC 拟合模型
- 执行变分推断
- 检查先验预测
- 检查后验预测
- 诊断采样问题
- 使用 LOO/WAIC 比较模型
- 生成后验预测
- 分析后验结果
输入
- 数据集
- 预测变量和结果值
- 分组或时间序列结构
- 新的预测变量值
- 模型规格
- 已拟合模型输出
输出
- 已拟合的贝叶斯模型结果
- 后验样本
- 采样诊断结果
- 预测检查结果
- 模型比较结果
- 预测区间
- 模型平均预测
要求
- Python 环境
- PyMC 5.x 或更高版本
- ArviZ 软件包
- NumPy 软件包