PyStan / PyMC3 でベイズ統計モデリング - Qiita

はじめに ベイズ統計モデリングは、データを確率モデル（確率分布とパラメータの関係式）に当てはめ、ある現象がどのように起こったか（＝データがどのように生成されたか）を解釈し、将来のふるまいを予測するために用いられる手法です。 勾配ブースティング木やニューラルネットワークなどの機械学習の手法では、ある現象がどのように起こったか、つまり、説明変数と目的変数の関係についての背景知識がなくても、ある程度の予測性能を達成するモデルを構築することができます。しかし、構築したモデルはブラックボックスとなっており、結果の解釈が難しく、どの機械学習の手法が適切なのか（＝汎化性能が十分なのか）の判断が難しい場合があります。 一方、ベイズ統計モデリングは、データを使って学習を行う前に、現象に関する背景知識（＝データ生成に関する仮定）を確率モデルの形で組み込むことができます。つまり、ドメイン知識・基礎集計などによっ

[masadream]

Pythonでのベイズモデリング。PyStanもかなり整備されてきた感あり。

[misshiki]

“PyStan / PyMC3 を利用したベイズ統計モデリングの簡単な実装例”