পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| বেয়েশীয় অর্ডিনাল লজিস্টিক রিগ্রেশন× | মাল্টিনোমিয়াল লজিস্টিক রিগ্রেশন× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | পরিসংখ্যান | পরিসংখ্যান |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 1999 | 1966–1974 |
| প্রবর্তক≠ | Johnson & Albert (1999); Bayesian proportional odds framework | Cox (1966); Theil (1969); formalized by McFadden (1974) |
| ধরন≠ | Bayesian generalized linear model | Generalized linear model |
| মৌলিক উৎস≠ | Johnson, V. E., & Albert, J. H. (1999). Ordinal Data Modeling. Springer. ISBN: 978-0387987484 | Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933 |
| অপর নাম | Bayesian proportional odds model, Bayesian cumulative logit model, Bayesian ordered logit, Bayesian cumulative link model | polytomous logistic regression, softmax regression, multinomial logit, nominal logistic regression |
| সম্পর্কিত≠ | 6 | 4 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Bayesian ordinal logistic regression extends the classical proportional odds model by placing prior distributions on the regression coefficients and threshold parameters and updating them with observed data via Bayes' theorem. The result is a full posterior distribution over all parameters, enabling uncertainty quantification without relying on large-sample approximations. | Multinomial logistic regression extends binary logistic regression to outcomes with three or more unordered categories. It models the log-odds of each category relative to a chosen reference category as a linear function of the predictors, and estimates all parameters simultaneously via maximum likelihood. It is the standard choice when the dependent variable is nominal with multiple levels. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|