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Learning-Bayesian-Statistics/baygent-skills
GitHub提供基于BayesFlow的摊销贝叶斯推断工作流指南，涵盖模拟器设计、架构选择及训练策略。用于SBI任务中的模型构建与验证。
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Skills in Collection (3)
提供基于BayesFlow的摊销贝叶斯推断工作流指南，涵盖模拟器设计、架构选择及训练策略。用于SBI任务中的模型构建与验证。
simulation-based inference
BayesFlow usage
amortized Bayesian inference
simulator design
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提供基于PyMC和ArviZ的贝叶斯建模工作流，涵盖先验设定、MCMC采样、收敛诊断、模型比较及结果报告。内置关键规范如nutpie采样器、LOO-PIT校准及先验敏感性检查，确保代理能正确执行概率建模任务。
构建概率或贝叶斯模型
进行MCMC推断与收敛诊断
模型比较与LOO-CV评估
提及PyMC, ArviZ或可信区间
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提供生产级贝叶斯因果推断工作流，涵盖DAG建模、识别策略选择及稳健性检验。支持DiD、RDD等设计，强制用户确认假设并生成可辩护的报告。
询问X是否导致Y或X对Y的影响
进行因果效应估计、反事实分析或中介分析
使用PyMC、CausalPy或DoWhy进行因果推断
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