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、比较和应用贝叶斯模型，包括层级模型、MCMC、变分推断、LOO 和 WAIC。
标签
更新于: 2026-10-02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
- 运行变分推断
- 检查先验预测
- 诊断采样问题
- 检查后验预测
- 使用 LOO 比较模型
- 使用 WAIC 比较模型
- 生成后验预测
输入
- 预测变量数据
- 结果数据
- 模型规格
- 新的预测变量值
- 已拟合的推断数据
输出
- 已拟合的贝叶斯模型
- 推断数据
- 诊断结果
- 后验统计摘要
- 预测分布
- 模型比较结果
- 模型平均权重
要求
- Python 环境
- PyMC 5.x 或更高版本
- ArviZ
- NumPy