Regression modelRegression / GLM

বেয়েশীয় বহুপদী লজিস্টিক রিগ্রেশন

বেয়েশীয় বহুপদী লজিস্টিক রিগ্রেশন তিনটি বা ততোধিক অসংগঠিত বিভাগযুক্ত একটি নামমাত্র ফলাফলকে মডেল করে, যেখানে রিগ্রেশন সহগগুলির উপর পূর্ববর্তী বন্টন স্থাপন করা হয় এবং বেইসের উপপাদ্যের মাধ্যমে ডেটার সাথে সেগুলিকে হালনাগাদ করা হয়। এর ফলে প্রতিটি পর্যবেক্ষণের জন্য বিভাগ সম্ভাবনার উপর একটি পূর্ণ পশ্চাৎ বন্টন (posterior distribution) পাওয়া যায়, যা নীতিগত অনিশ্চয়তা পরিমাপ এবং পূর্ববর্তী বন্টনের মাধ্যমে নিয়মিতকরণ (regularization) সক্ষম করে।

StatMind দিয়ে প্রয়োগ করুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. 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
  2. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/statistics/bayesian-multinomial-logistic-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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateBayesian Multinomial Logistic Regression (Bayesian Multinomial Logistic Regression). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/statistics/bayesian-multinomial-logistic-regression · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026