# Analiza bayesowska w Pythonie. Praktyczny przewodnik po modelowaniu probabilistycznym. Wydanie III

Canonical: https://www.kolczanksiazek.pl/osvaldo-martin/analiza-bayesowska-w-pythonie-praktyczny-przewodnik-po-modelowaniu-probabilistycznym-wydanie-iii

![Analiza bayesowska w Pythonie. Praktyczny przewodnik po modelowaniu probabilistycznym. Wydanie III](https://quivercdn.com/covers/helion/osvaldo-martin/analiza-bayesowska-w-pythonie-praktyczny-przewodnik-po-modelowaniu-probabilistycznym-wydanie-iii_978-83-2893-665-2.webp?v=2026-08-08%2009%3A25%3A36)

- Autorzy: [Osvaldo Martin](https://www.kolczanksiazek.pl/osvaldo-martin)
- Język: pl_PL
- Data wydania: 2026-01-01

## Opis

W ostatnich dekadach statystyka bayesowska zyskała ogromne znaczenie w nauce i inżynierii. Współczesna analiza bayesowska to w dużej mierze statystyka obliczeniowa elastyczna, przejrzysta i umożliwiająca intuicyjną interpretację wyników. Dzięki rozwojowi bibliotek języka Python koncepcje bayesowskie stały się praktycznym narzędziem do realizacji zaawansowanych scenariuszy analitycznych. Książka stanowi kompleksowe wprowadzenie do stosowanego wnioskowania bayesowskiego i jego implementacji w Pythonie. Autor używa nowoczesnej biblioteki PyMC do programowania probabilistycznego, a ArviZ do analizy i diagnostyki modeli. Omawia także inne narzędzia ekosystemu bayesowskiego, takie jak Bambi, PreliZ i Kulprit. Zapoznasz się z zagadnieniami bayesowskich addytywnych drzew regresyjnych (BART), selekcji zmiennych, konstrukcji rozkładów a priori i porównywania modeli. Ponadto dowiesz się, jak budować, analizować i interpretować modele probabilistyczne w projektach z zakresu data science. W książce między innymi: budowa modeli probabilistycznych z użyciem PyMC analiza i diagnostyka modeli w ArviZ modele hierarchiczne zalety i ograniczenia porównywanie modeli i wybór najlepszych rozwiązań interpretacja wyników w kontekście rzeczywistych problemów myślenie probabilistyczne w ujęciu bayesowskim Książka stanowi kompleksowe, jasne i zwięzłe wprowadzenie do metod bayesowskich i biblioteki PyMC. Christopher Fonnesbeck i Thomas Wiecki

## Wydania

### Analiza bayesowska w Pythonie. Praktyczny przewodnik po modelowaniu probabilistycznym. Wydanie III

- Wydawnictwo: Helion
- ISBN: 978-83-2893-665-2
- Liczba stron: 370
- Data wydania: 2026-01-01
- Język: pl_PL