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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/pymc3-basic/
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**课程名称：** PyMC で学ぶ ベイズ統計モデリング【基礎編】 **课程概述：** 本课程旨在通过 Python 的 PyMC (Probabilistic Programming in Python) 库，教授学员贝叶斯统计建模和概率编程的基础知识。课程从简单的分布拟合等示例开始，逐步深入到广义线性模型 (GLM) 和广义线性混合模型 (GLMM) 等模型的概念理解。PyMC 以其简洁易懂的接口著称，能够用非常简单的记法表达各种模型。本课程的目标是帮助学员在较短的时间内，以较低的学习成本掌握贝叶斯统计建模的整体流程。 **课程内容概要：** * **重点：** 课程侧重于**实现**和**代码**，通过 PyMC 库演示建模过程。 * **理论与实践结合：** 课程力求在理论解释和实际操作之间取得平衡。 * **理论基础：** 为了更好地理解理论部分，建议学员具备概率分布等相关知识。课程开头会介绍所需的预备知识。 * **示例：** 课程中的示例与“NumPyroで学ぶベイズ統計モデリング【基礎編】”课程的示例大致相同，但使用的是不同的概率编程库。 * **概念部分：** 课程也会涉及一些概念性内容，但这些内容被视为“额外”部分，因为讲师并非统计学专家，可能在统计学理论方面存在不足。对于寻求深入、严谨统计分析的学员，建议参考专业的统计学教材。 * **历史版本与更新：** 本课程是对原“PyMC3 で学ぶ統計モデリングの基礎”课程的更新，以适应 PyMC 的版本升级。示例代码已更新至 PyMC 5 版本，但部分视频可能仍使用旧版 PyMC3。 * **环境搭建：** PyMC 已可在 Google Colaboratory 中运行，无需复杂的 Anaconda 环境搭建，即可直接运行示例代码。课程提供免费的关于环境搭建等内容的说明，建议学员提前查阅。 **适用人群：** * 希望快速入门贝叶斯统计建模和概率编程的学员。 * 对使用 Python 进行数据分析和建模感兴趣的学员。 * 希望通过实践掌握建模技术的学员。 **注意：《PyMC で学ぶ ベイズ統計モデリング【基礎編】》是一门侧重于实现和代码的课程，对于希望深入学习统计学理论和严谨分析的学员，建议结合专业的统计学教材进行学习。**
Python のパッケージである PyMC を使ってベイズ統計モデリングと確率プログラミングの基礎を学びます。最初は、分布へのあてはめといった簡単な例題からスタートして、最終的には一般化線形モデル（GLM）や一般化線形混合モデル（GLMM）といったモデルの概要を理解できるようになることを目指します。PyMC は、わかりやすいインターフェースを持っていることが特徴の確率プログラミングのパッケージであり、非常にシンプルな記法でさまざまなモデルを表現できるようになっています。本講座では、この PyMC を使って、より短期間かつ少ない学習コストでベイズ統計モデリングの大まかな流れを理解することを目標にしています。【 内容に関する注意点 】本講座ではできるだけ理論的な側面と実装的な側面の両方の説明をするようにしていますが、理論的な側面を理解するには確率分布等に関する予備知識が必要となります。必要な予備知識に関しては、動画の始めの方でご紹介していますので、予めご確認下さい。また、本講座の中で紹介している例題は、既に公開済みの講座である「NumPyro で学ぶベイズ統計モデリング【基礎編】」とほぼ同じ例題ですが、利用している確率プログラミングのパッケージが異なります。なお、こちらの講座は基本的には「実装」あるいは「コード」の側にウェイトを置いた内容になっています。概念的な部分の説明もさせて頂いていますが、こうした部分は基本的にはオマケ的なものと考えて下さい（私自身は統計の専門家ではありませんので、多少力不足の部分があるかと思います）。大雑把な話ではなく、本格的な統計分析を勉強されたい方はこちらの講座ではなく、しっかりした統計学の教科書にあたってみることをお勧めします。【 講座の改訂に関して 】こちらの講座はもともと「PyMC3 で学ぶ統計モデリングの基礎」として公開されていた講座は PyMC のバージョンアップに合わせて改訂させて頂いた内容になっています。サンプルコードは version 5 の PyMC に合わせたものになっていますが、講座の動画の一部は古い PyMC3 のままになっていることがあります。予めご了承下さい。なお、以前の講座では Anaconda を使った環境構築を必要としていましたが、現在 PyMC は Google Colaboratory で動くようになっておりますので、パッケージのインストールなどはしなくてもサンプルコードは動くようになっております。環境構築等の関する内容は、無償公開させて頂いておりますので、予めご確認することをお勧めします。
