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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规范，涵盖模拟器验证、架构选择及训练策略，确保代理正确执行近似贝叶斯计算。
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集合内 Skills (3)
提供基于BayesFlow的摊销贝叶斯推理工作流规范，涵盖模拟器验证、架构选择及训练策略，确保代理正确执行近似贝叶斯计算。
模拟基础推理
摊销推理
BayesFlow代码编写
神经网络后验估计
不确定性量化
npx skills add Learning-Bayesian-Statistics/baygent-skills --skill amortized-workflow -g -y
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。确保使用nutpie等最佳实践，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
模型比较（LOO-CV/ELPD）
提及PyMC、ArviZ或可信区间
npx skills add Learning-Bayesian-Statistics/baygent-skills --skill bayesian-workflow -g -y
提供基于贝叶斯框架的生产级因果推断技能，涵盖DAG建模、效应估计及反事实分析。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，支持多种准实验方法。
因果效应估计
反事实分析
双重差分(DiD)
断点回归(RDD)
工具变量(IV)
倾向得分匹配
是否X导致Y的询问
npx skills add Learning-Bayesian-Statistics/baygent-skills --skill causal-inference -g -y
