Gelman Bayesian Data Analysis Python Demos

Análise de dados bayesiana Python demos

Para executar interativamente os notebooks ipython no navegador.

Este repositório contém algumas demos python para o livro Bayesian Data Analysis, 3ª ed por Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari e Rubin (BDA3). Veja também Material do curso de análise de dados bayesianos.

Atualmente, existem demos para os capítulos BDA3 2, 3, 4, 5, 6, 10 e 11. Além disso, o Pystan também é demonstrado.

As demos estão no formato Jupyter Notebook (.ipynb). Eles podem ser visualizados diretamente no GitHub sem a necessidade de instalar ou executar qualquer coisa.

As demos correspondentes foram originalmente escritas para Matlab/Octave por Aki Vehtari e traduzidas para Python por Tuomas Sivula. Algumas melhorias foram contribuídas por Pellervo Ruponen e Lassi Meronen. Também existem demos r correspondentes.

Requisitos

• Python 3
• ipython
• Numpy
• Scipy
• Matplotlib 2
• Pandas (para algumas demos)
• Pystan (para algumas demos)
• Arviz (para algumas demos)