Для реализации байесовской оценки на Python вы можете использовать библиотеку pymc3, которая предоставляет удобные инструменты для работы с байесовской статистикой.

Пример реализации байесовской оценки с использованием библиотеки pymc3:

import pymc3 as pm
# Априорные вероятности
prior_A = 0.5
prior_B = 0.5
# Данные
data_A = 10
data_B = 5
# Моделирование байесовской оценки
with pm.Model() as model:
# Априорные распределения
p_A = pm.Beta('p_A', alpha=1, beta=1)
p_B = pm.Beta('p_B', alpha=1, beta=1)
# Вероятность наблюдений
obs_A = pm.Binomial('obs_A', n=data_A, p=p_A, observed=data_A)
obs_B = pm.Binomial('obs_B', n=data_B, p=p_B, observed=data_B)
# Разница между двумя группами
delta = pm.Deterministic('delta', p_A - p_B)
# Выполнение сэмплирования
trace = pm.sample(1000, tune=1000)

Этот код создаст модель, логически моделирующую задачу сравнения двух групп данных и найдет апостериорные вероятности для сочетаний событий.

Вы также можете ознакомиться с документацией библиотеки pymc3 для получения более подробной информации о реализации байесовской оценки на Python.