Regression modelRegression / GLM

Modelo Lineal Generalizado Bayesiano

Un Modelo Lineal Generalizado Bayesiano (GLM Bayesiano) extiende el marco clásico de los GLM al colocar distribuciones a priori sobre los coeficientes de regresión y actualizarlos con datos a través del teorema de Bayes. Esto produce una distribución posterior completa sobre los parámetros en lugar de estimaciones puntuales únicas, lo que permite una cuantificación más rica de la incertidumbre y la incorporación basada en principios del conocimiento previo para cualquier resultado de la familia exponencial.

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Fuentes

  1. 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
  2. McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1989). Generalized Linear Models (2nd ed.). Chapman & Hall. ISBN: 978-0412317606

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Generalized Linear Model. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/bayesian-generalized-linear-model

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Citado por

ScholarGateBayesian Generalized Linear Model (Bayesian Generalized Linear Model). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/statistics/bayesian-generalized-linear-model · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026