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Learning-Bayesian-Statistics/baygent-skills
GitHub提供基于BayesFlow的摊销贝叶斯推理工作流指南，涵盖模拟器设计、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)
提供基于BayesFlow的摊销贝叶斯推理工作流指南，涵盖模拟器设计、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。
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推断、收敛诊断、模型比较及结果报告。包含关键护栏确保统计严谨性，适用于概率模型构建与不确定性量化任务。
构建概率或贝叶斯模型
MCMC推断与收敛诊断
先验敏感性分析与模型比较
使用PyMC/ArviZ进行不确定性量化
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提供生产级贝叶斯因果推断技能，整合PyMC、CausalPy和DoWhy。遵循DAG优先思维，强制用户确认假设与设计选择，执行稳健性检验并生成规范报告，适用于评估X对Y的因果效应及反事实分析。
因果效应估计与处理效应分析
差异中的差异(DiD)或合成控制法
回归断点(RDD)或工具变量(IV)
任何关于'X是否导致Y'的因果问题
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