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使用结构自回归时间序列进行预测
- 2022年10月20日
贝叶斯结构时间序列模型是了解任何观测时间序列数据中固有结构的有趣方法。 它还使我们能够向前预测隐含的预测分布，从而为我们提供关于预测问题的另一种视角。 我们可以将迄今为止观察到的时间序列数据的学习特征视为对同一度量的未实现未来状态的结构具有信息性的。
反事实推断：计算由 COVID-19 导致的超额死亡人数
- 2022年7月24日
因果推理和反事实思考是非常有趣但复杂的主题！ 然而，我们可以通过相对简单的例子来理解这些想法。 本笔记本专注于使用 PyMC 的贝叶斯因果推理的概念和实际实现。