Análisis de datos bayesiano en Python

Es hora de mirar bajo el capó bayesiano. Aprenderás a aplicar el Teorema de Bayes a datos sobre la efectividad de un fármaco para estimar los parámetros de distribuciones de probabilidad mediante la técnica de aproximación por rejilla y a actualizar estas estimaciones a medida que llega nueva información. Después, verás cómo incorporar conocimiento previo en el modelo y, para finalizar, practicarás la importante habilidad de comunicar resultados a un público no técnico.

Aplica tus nuevas habilidades de análisis de datos bayesiano para resolver retos empresariales reales. Trabajarás con datos de marketing de ventas online para realizar pruebas A/B, análisis de decisiones y predicción con modelos de regresión lineal.

En este capítulo final, aprovecharás la potente librería PyMC3 para ajustar fácilmente modelos de regresión bayesianos, comprobar la convergencia del modelo, elegir entre modelos alternativos y generar predicciones para nuevos datos. Para cerrar, aplicarás lo aprendido para encontrar el precio óptimo de los aguacates en un caso práctico de análisis bayesiano. ¡Suerte!