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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不同数据结构（向量、集合、时序、图像）的网络架构选择。
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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不同数据结构（向量、集合、时序、图像）的网络架构选择。
模拟推断
近似贝叶斯推断
BayesFlow使用
神经网络后验估计
模拟器设计
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提供基于PyMC和ArviZ的贝叶斯建模规范工作流，涵盖先验设定、MCMC推断、收敛诊断、模型比较及结果报告。内置关键护栏以确保统计严谨性，适用于概率模型构建与不确定性量化任务。
构建贝叶斯或概率模型
进行MCMC推断与收敛诊断
执行先验敏感性分析
模型比较与LOO-CV评估
提及PyMC、ArviZ或可信区间
npx skills add Learning-Bayesian-Statistics/baygent-skills --skill bayesian-workflow -g -y
提供基于贝叶斯方法的因果推断技能，涵盖DAG建模、效应估计及反事实分析。通过强制用户确认假设与设计选择，结合PyMC等工具进行稳健性检验与规范化报告，确保因果结论的可解释性与严谨性。
因果效应估计
反事实分析
双重差分(DiD)
断点回归(RDD)
合成控制法
工具变量(IV)
倾向得分匹配
中介分析
敏感性分析
是否X导致Y的询问
npx skills add Learning-Bayesian-Statistics/baygent-skills --skill causal-inference -g -y
