Scientific Bayesian Statistics

ベイズ統計推論のための解析スキル。確率的プログラミング フレームワーク（PyMC, Stan, NumPyro）を活用した パラメータ推定・モデル比較・意思決定支援を行う。

When to Use

• パラメータの事後分布推定
• 階層ベイズモデル（マルチレベル・混合効果）
• ベイズ回帰・ベイズ分類
• MCMC 診断（Rhat, ESS, トレースプロット）
• モデル比較（WAIC, LOO-CV, ベイズファクター）
• ベイズ最適化（Gaussian Process）
• 事後予測チェック

Quick Start

ベイズ解析パイプライン