Regression modelRegression / GLM

Bayesovský zobecněný aditivní model (Bayesian GAM)

Bayesovské zobecněné aditivní modely rozšiřují frekventistický rámec GAM tím, že umisťují apriorní rozdělení na hladké funkce a jakékoli další parametry modelu. To vede k úplným aposteriorním rozdělením pro každý hladký efekt, což umožňuje principielní kvantifikaci nejistoty, automatickou volbu hladkosti pomocí hyperpriorů a bezproblémovou integraci s hierarchickými strukturami nebo strukturami se smíšenými efekty.

Použít v StatMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  1. Wood, S. N. (2017). Generalized Additive Models: An Introduction with R (2nd ed.). CRC Press. ISBN: 9781498728331
  2. Bürkner, P.-C. (2017). brms: An R Package for Bayesian Multilevel Models Using Stan. Journal of Statistical Software, 80(1), 1–28. DOI: 10.18637/jss.v080.i01

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Generalized Additive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/bayesian-generalized-additive-model

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
ScholarGateBayesian Generalized additive model (Bayesian Generalized Additive Model). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/statistics/bayesian-generalized-additive-model · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026