Bayesian Linear Regression
Bayesian linear regression is a probabilistic extension of the ordinary linear model, introduced through Bayes' rule and formalised in its modern computational workflow by Gelman et al. (2013). Rather than returning a single point estimate for each coefficient, it combines a user-specified prior distribution with the likelihood of the observed data to produce a full posterior distribution over all parameters, from which credible intervals and posterior predictive distributions are derived.
Kilderegistrering
Citater kopieret ordret fra metodens kilderegistrering. Ingen påstandsniveauverifikation er udledt heraf.
- 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
Kuraterede påstande
Påstande gemt i bevis-loggen, hver med sin egen vurdering.
Denne visning opfinder ikke en påstandsvurdering, når loggen ingen har.
Relaterede metoder
Genereret fra metodegrafen og vist som maskinelt foreslåede relationer — ingen bevispåstand er udledt.