Bayes'sche multinomiale logistische Regression
Bayes'sche multinomiale logistische Regression modelliert ein nominales Ergebnis mit drei oder mehr ungeordneten Kategorien, indem Priori-Verteilungen über die Regressionskoeffizienten gelegt und diese mittels des Satzes von Bayes mit Daten aktualisiert werden. Das Ergebnis ist eine vollständige Posterior-Verteilung über die Kategorienwahrscheinlichkeiten für jede Beobachtung, was eine prinzipienfeste Unsicherheitsquantifizierung und Regularisierung durch die Priori ermöglicht.
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Quellen
- 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
- Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/bayesian-multinomial-logistic-regression
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