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Pythonによるベイズ統計モデリング

  1. ベイズ定理の基本
  2. 確率の基本
  3. 統計推論の基本
  4. 統計モデリングの基本
  5. 分散分析の基本
  6. ベイズ推論の基本(共役事前分布など)
  7. 確率プログラミングと推論エンジン(MCMCなど)
  8. 確率プログラミングPyMC入門
  9. 多数のパラメータと周辺分布(迷惑パラメータと周辺分布)
  10. ベイジアン観点からの線形回帰
  11. 混合ガウス分布(GMM)
  12. ガウス過程

参考文献

  • Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 (AI & TECHNOLOGY), 2018 [書籍]
  • Pythonによるベイズ統計モデリング: PyMCでのデータ分析実践ガイド, 2018 [書籍]