Bayesian Multiple Linear Regression
Bayesian Multiple Linear Regression modelliert eine kontinuierliche Zielvariable als lineare Kombination mehrerer Prädiktoren, liefert aber anstelle einer einzelnen Punktschätzung eine vollständige Posterior-Verteilung für alle Regressionskoeffizienten und die Fehlervarianz. Dies macht die Unsicherheitsquantifizierung explizit und ermöglicht die nahtlose Einbeziehung von Vorwissen aus Theorie oder früheren Studien.
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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
- Zellner, A. (1971). An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. Wiley. ISBN: 978-0471980650
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multiple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/bayesian-multiple-linear-regression
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