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Awesome GitHub RepositoriesCross-Language Implementations
Implementation of the same statistical model across different programming languages to compare computational approaches.
Distinct from Bayesian Statistical Modeling: Focuses on the multi-language implementation aspect for comparison, rather than the general process of Bayesian modeling.
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- rmcelreath/stat_rethinking_2022
rmcelreath/stat_rethinking_2022
4,103Voir sur GitHubCe projet est une collection de cours et de ressources pédagogiques sur les statistiques bayésiennes. Il fournit du matériel pédagogique, des ensembles de problèmes et des solutions conçus pour apprendre l'analyse de données bayésienne et la modélisation causale. Le dépôt inclut une suite de scripts de visualisation de données statistiques utilisés pour générer des animations et des tracés pédagogiques. Il contient également des exemples de code qui implémentent la modélisation bayésienne et l'analyse de survie à travers plusieurs langages de programmation pour démontrer différentes approches computationnelles. Le matériel couvre une gamme de capacités statistiques, incluant l'inférence causale pour évaluer les effets de traitement et la pondération par post-stratification pour ajuster les données d'échantillon pour la représentation de la population. D'autres domaines couverts incluent l'analyse de survie pour modéliser les durées d'événement et l'application de packages statistiques organisés.
Provides Bayesian model implementations across multiple programming languages to demonstrate various computational approaches.
R
