统计重思（Statistical Rethinking）2024开源项目教程

统计重思（Statistical Rethinking）2024开源项目教程

stat_rethinking_2024 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stat_rethinking_2024

1. 项目介绍

本项目是基于Richard McElreath的《Statistical Rethinking》一书的开源项目，旨在通过在线教程和讨论，教授数据分析以及科学建模的知识。本项目专注于使用贝叶斯数据分析方法来连接科学模型与证据，并学习处理高维不完整数据的强大计算工具。适合生物学家和社会科学家等需要对数据进行深入分析的研究人员。

2. 项目快速启动

安装R包

首先，你需要安装R语言环境。然后通过以下命令安装rethinking包：

install.packages("rethinking")

克隆项目仓库

使用Git克隆本项目到本地：

git clone https://github.com/rmcelreath/stat_rethinking_2024.git

运行示例脚本

进入项目目录，运行示例R脚本以查看项目示例分析：

cd stat_rethinking_2024
Rscript scripts/example_script.R

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

本项目提供了多个案例，从基础的统计概念到复杂的多水平模型，每个案例都包括理论和实际的数据分析。

基础统计模型

通过分析简单的线性回归模型，理解模型构建和推断的基本原理。

多水平模型

学习如何构建和推断多水平模型，这些模型常用于分析具有层次结构的数据。

最佳实践

• 代码规范：保持代码的整洁和可读性，使用合适的命名和注释。
• 版本控制：使用Git进行版本控制，记录每次更改和其目的。
• 文档编写：为你的代码和分析编写清晰的文档，以便他人理解和复现。

4. 典型生态项目

本项目是数据分析和统计建模领域的一个典型开源项目，其生态包括：

• rethinking R包：用于贝叶斯统计建模的R包。
• Tidyverse/brms：提供高质量的转换，使你能在R中使用brms包进行建模。
• Python/PyMC3：将项目中的R代码转换为Python，使用PyMC3进行建模。
• Julia/Turing：在Julia中使用Turing包进行建模。

通过参与本项目，你可以学习到如何使用不同的工具和语言进行统计建模和分析。

stat_rethinking_2024 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stat_rethinking_2024