Är det möjligt att göra statistiska slutsatser allmänt tillgängliga för icke-statistiker utan att offra matematisk stelbenthet eller slutledningskvalitet? Detta dokument beskriver BayesDB, en probabilistisk programmeringsplattform som syftar till att göra det möjligt för användare att fråga de sannolika konsekvenserna av sina data så direkt som SQL-databaser gör det möjligt för dem att fråga själva data. Detta dokument fokuserar på fyra aspekter av BayesDB: (i) BQL, ett SQL-liknande frågespråk för Bayesian data analys, som besvarar frågor genom att i genomsnitt över ett implicit utrymme av probabilistiska modeller; (ii) tekniker för att genomföra BQL med hjälp av en bred klass av multivariata probabilistiska modeller; (iii) en semiparametrisk Bayesian modell-byggare som auomatically bygger ensembler av faktoriella blandningsmodeller för att tjäna som baslinjer; och (iv) MML, ett "meta-modeling" språk för att införa kvalitativa begränsningar på modellen-byggaren och kombinera basmodeller med anpassade algoritmiska och statistiska modeller som kan genomföras i extern programvara. BayesDB illustreras med hjälp av tre tillämpningar: rengöring och utforska en offentlig databas över jordsatelliter, bedömning av bevis för tidsberoende mellan makroekonomiska indikatorer, och analys av en löneundersökning.
Detta dokument illustrerar CGPMs genom att integrera dem i BayesDB REF, en probabilistisk programmeringsplattform för dataanalys.
BayesDB: A probabilistic programming system for querying the probable implications of data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}