跳到主要内容
Ctrl+K
PyMC example gallery - Home

网站导航

  • 首页
  • 示例
  • 学习
  • API
  • 社区
  • 贡献
  • GitHub
  • Twitter
  • YouTube
  • Discourse

网站导航

  • 首页
  • 示例
  • 学习
  • API
  • 社区
  • 贡献
  • GitHub
  • Twitter
  • YouTube
  • Discourse

分类

初级
中级
高级

标签

  • ABC
  • BART
  • 贝叶斯因子
  • 贝叶斯工作流
  • CO2
  • DEMetropolis
  • DEMetropolis(Z)
  • JAX
  • ODE
  • PCA
  • PyTensor
  • 强化学习
  • SMC
  • 辛普森悖论
  • AB 测试
  • 近似
  • 自动插补
  • 自回归
  • 贝叶斯插补
  • 贝叶斯推断
  • 贝叶斯结构时间序列
  • 贝叶斯工作流
  • 分箱数据
  • 二项回归
  • 校准
  • 案例研究
  • 分类回归
  • 分类变量
  • 因果影响
  • 因果推断
  • 删失
  • CFA
  • 分类
  • 竞争风险
  • 混杂
  • 对照
  • Copula
  • 相关特征
  • 计数数据
  • 反事实
  • Cox 过程
  • 交叉验证
  • 无偏机器学习
  • 调试
  • 部署
  • 诊断
  • 倍差法
  • 离散选择
  • do-算子
  • 极端
  • 因子分析
  • 预测
  • 脆弱模型
  • 高斯过程
  • 高斯过程
  • 广义线性模型
  • 广义线性模型
  • 无梯度推断
  • 图变异
  • 哈密顿蒙特卡洛
  • 隐马尔可夫模型
  • 分层
  • 分层模型
  • 希尔伯特空间近似
  • 假设检验
  • 推断
  • 潜在高斯过程
  • 线性模型
  • 线性回归
  • 逻辑回归
  • 纵向数据
  • LOO
  • 矩阵分解
  • MCMC
  • 测量误差
  • 中介
  • 小批量
  • 缺失协变量值
  • 缺失数据
  • 缺失值
  • 混合模型
  • 模型平均
  • 模型比较
  • 模型扩展
  • 模型拟合
  • 调节
  • 多输出
  • 多层模型
  • 负二项回归
  • 神经网络
  • 非参数
  • Numba
  • 有序类别
  • 有序特征
  • 有序回归
  • 样本外预测
  • 异常值
  • 面板数据
  • 参数估计
  • 路径分析
  • Patsy
  • 感知器
  • 泊松
  • 后验预测
  • 预测
  • 先验
  • 概率
  • 产品推荐
  • 倾向评分
  • Prophet
  • 分位数
  • 准实验
  • R 数据集
  • 回归
  • 稳健
  • 抽样
  • 缩放
  • 科学工作流
  • SEM
  • 共享数据
  • 社交网络
  • 空间
  • 样条
  • 样条
  • 体育
  • 统计学再思考
  • 步长方法
  • 生存分析
  • t 过程
  • 时间序列
  • 失效时间
  • 截断
  • 变分推断
  • 向量自回归模型
  • WAIC
  • Weibull
  • 帖子...

标记为校准的帖子

可靠性统计和预测校准

  • 2023年1月24日
  • Nathaniel Forde
  • 中级
  • 失效时间 预测 校准 生存分析 删失

重复的隐式目标名称：“可靠性统计和预测校准”。

阅读更多...

支持 PyMC

© 版权所有 2022, PyMC 社区。

使用 Sphinx 8.1.3 创建。

使用 PyData Sphinx Theme 0.14.4 构建。