বেয়েশীয় রৈখিক রিগ্রেশন
বেয়েশীয় রৈখিক রিগ্রেশন হলো সাধারণ রৈখিক মডেলের একটি সম্ভাব্যতাভিত্তিক সম্প্রসারণ, যা বেইসের উপপাদ্য (Bayes' rule) দ্বারা প্রবর্তিত এবং ২০০৩ সালে জেলম্যান এট আল. (Gelman et al.) কর্তৃক তাদের আধুনিক গণনা কর্মপ্রবাহে (computational workflow) আনুষ্ঠানিক রূপ লাভ করে। প্রতিটি সহগের (coefficient) জন্য একটি একক বিন্দু প্রাক্কলন (point estimate) প্রদানের পরিবর্তে, এটি ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট পূর্ববর্তী বিন্যাসকে (prior distribution) প্রাপ্ত তথ্যের সম্ভাব্যতা (likelihood) এর সাথে একত্রিত করে সমস্ত প্যারামিটারের উপর একটি পূর্ণাঙ্গ উত্তরকালীন বিন্যাস (posterior distribution) তৈরি করে, যেখান থেকে বিশ্বাসযোগ্য ব্যবধান (credible intervals) এবং উত্তরকালীন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিন্যাস (posterior predictive distributions) উদ্ভূত হয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/bayesian/bayesian-linear-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- বেয়েশীয় অ্যানোভাবেইসীয়↔ compare
- বেয়েশীয় রিগ্রেশনবেইসীয়↔ compare
- মার্কভ চেইন মন্টি কার্লো (MCMC)বেইসীয়↔ compare
- সাধারণ ন্যূনতম বর্গক্ষেত্র (OLS) রিগ্রেশনঅর্থমিতি↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →