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Learning-Bayesian-Statistics/baygent-skills
GitHub指导基于BayesFlow的模拟推断工作流，涵盖模拟器验证、离线/在线训练策略及针对向量、集合、时序和图像数据的架构选择。
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Skills in Collection (3)
指导基于BayesFlow的模拟推断工作流，涵盖模拟器验证、离线/在线训练策略及针对向量、集合、时序和图像数据的架构选择。
simulation-based inference
amortized inference
BayesFlow usage
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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。包含关键规范如使用nutpie采样器、HDI区间及敏感性分析，确保代理正确执行概率模型构建与不确定性量化。
构建贝叶斯/概率模型
MCMC推理与采样
收敛性诊断（R-hat, ESS等）
先验敏感性分析
模型比较（LOO-CV等）
提及PyMC或ArviZ
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提供生产级贝叶斯因果推断工作流，涵盖DAG建模、效应估计及反事实分析。强制假设确认与设计验证，确保结果可解释与报告规范。
因果效应估计
反事实分析
差异中的差异(DiD)
合成控制法
断点回归(RDD)
工具变量(IV)
倾向得分匹配
中介分析
敏感性分析
并行趋势检验
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