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L’influenza della distribuzione a priori
Monte Carlo a Catena di Markov
Inferenza bayesiana con PyMC
Usare JAX per un campionamento più veloce
Metodi di sintesi della distribuzione a posteriori
La predizione bayesiana
Diagnostica delle catene markoviane
Analisi bayesiana dell’odds-ratio
Modello di Poisson
Modello di Poisson: derivazione analitica e MCMC
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Inferenza bayesiana su una media
✏️ Esercizio
✏️ Esercizi
Confronto tra due gruppi
Gruppi multipli
Entropia
La divergenza di Kullback-Leibler
Validazione Incrociata Leave-One-Out
Modello gerarchico beta-binomiale
Modello gerarchico di Poisson
Modello gerarchico gaussiano
1. Perdita di Dati Casuale e Indipendente dalle Cause
Drift Diffusion Model
Analisi della regressione
Il modello di regressione lineare
Analisi bayesiana del modello di regressione lineare
Analisi di simulazione per la stima dei parametri nel modello di regressione
Zucchero sintattico
Confronto tra le medie di due gruppi
Inferenza causale
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Il modello lineare gerarchico
Regressione robusta
Paradosso di Simpson
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Modello di regressione logistica
Regressione binomiale
Inferenza controfattuale
Analisi causale con PyMC
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Inferenza frequentista
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Intervallo di confidenza
Significatività statistica
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Test t di Student per campioni indipendenti
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✏️ Esercizi
✏️ Esercizi
✏️ Esercizi
Limiti dell’inferenza frequentista
Crisi della replicabilità
Bibliografia
Appendici
Ambiente di lavoro
Jupyter Notebook
La Shell
Ambiente virtuale
Simbologia di base
Numeri binari, interi, razionali, irrazionali e reali
Simbolo di somma (sommatorie)
Insiemi
Calcolo combinatorio
Per liberarvi dai terrori preliminari
Kernel Density Estimation
Esercizi di probabilità discreta
Generazione di numeri casuali
Simulazione Monte Carlo
Catene di Markov
La funzione lineare
Regressione lineare bivariata
Regressione lineare con Python
Posterior Predictive Checks
Esercizi sull’inferenza frequentista
La predizione delle frequenze
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Appendici
Appendici
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