Pierwsza część wprowadzenia do statystyki bayesowskiej spotkała się z ogromnie entuzjastycznym przyjęciem z Waszej strony, więc bardzo miło jest nam poinformować, że mgr Szymon Mąka stworzył już drugą część!
Tym razem możecie dowiedzieć się więcej o jednej z najpopularniejszych metod numerycznej estymacji modeli bayesowskich, czyli MCMC (Markov Chain Monte Carlo). Pod poniższym linkiem znajdziecie zarówno wstęp teoretyczny, jak i praktyczny przykład zastosowania i dalszej diagnostyki wyników modelu.
Zachęcamy do śledzenia Sortownia Wiedzy, gdzie publikowane są na bieżąco wszystkie nowe materiały!
