Análise de Dados Bayesiana em Python

Dê seus primeiros passos no mundo bayesiano. Neste capítulo, você será apresentado aos conceitos básicos de probabilidade e distribuições estatísticas, além do famoso Teorema de Bayes, a pedra angular dos métodos bayesianos. Para concluir, você vai construir seu primeiro modelo bayesiano para tirar conclusões a partir de lançamentos de moeda aleatórios.

É hora de olhar sob o capô bayesiano. Você vai aprender a aplicar o Teorema de Bayes a dados de efetividade de medicamentos para estimar os parâmetros de distribuições de probabilidade usando a técnica de aproximação por grade, e a atualizar essas estimativas conforme novos dados estiverem disponíveis. Em seguida, você verá como incorporar conhecimento prévio ao modelo e, por fim, vai praticar a importante habilidade de reportar resultados para um público não técnico.

Aplique suas novas habilidades de análise de dados bayesiana para resolver desafios reais de negócios. Você vai trabalhar com dados de marketing de vendas online para realizar testes A/B, análise de decisões e previsão com modelos de regressão linear.

Neste capítulo final, você vai aproveitar o poderoso pacote PyMC3 para ajustar com facilidade modelos de regressão bayesianos, realizar verificações de sanidade na convergência do modelo, escolher entre modelos concorrentes e gerar previsões para novos dados. Para fechar, você vai aplicar o que aprendeu para encontrar o preço ideal de avocados em um estudo de caso de análise de dados bayesiana. Boa sorte!