Bayesian Simple linear regression
Bayesian Simple Linear Regression models the relationship between a continuous outcome and a single predictor by combining a Gaussian likelihood with prior distributions over the intercept, slope, and error variance. The result is a full posterior distribution over all parameters, providing probabilistic uncertainty quantification rather than a single point estimate.
Εγγραφή πηγής
Οι παραπομπές αντιγράφονται αυτούσιες από την εγγραφή πηγής της μεθόδου. Δεν υπονοείται επαλήθευση σε επίπεδο ισχυρισμού από αυτές.
- 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
- McElreath, R. (2020). Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan (2nd ed.). CRC Press. · ISBN 978-0367139919
Επιμελημένοι ισχυρισμοί
Οι ισχυρισμοί έχουν αποθηκευτεί στο καθολικό τεκμηρίων, καθένας με τη δική του αξιολόγηση.
Αυτή η προβολή δεν επινοεί αξιολόγηση ισχυρισμού όταν το καθολικό δεν έχει κανέναν.
Σχετικές μέθοδοι
Δημιουργούνται από τον γράφο μεθόδων και εμφανίζονται ως προτεινόμενες από μηχανή σχέσεις — δεν υπονοείται ισχυρισμός τεκμηρίου.