Regression modelRegression / GLM

Regresión Bayesiana Binomial Negativa

Los modelos de Regresión Bayesiana Binomial Negativa modelan resultados de conteo de enteros no negativos que exhiben sobredispersión —donde la varianza excede la media— al colocar una verosimilitud binomial negativa en los datos y especificar distribuciones a priori sobre los coeficientes de regresión y el parámetro de dispersión. La inferencia a posteriori se realiza típicamente mediante Monte Carlo de Cadenas de Markov (MCMC) o métodos variacionales, produciendo distribuciones a posteriori completas en lugar de estimaciones puntuales.

Aplicar con StatMindPróximamenteVídeoPróximamenteDownload slides

Leer el método completo

Solo para miembros

Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.

Iniciar sesión

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

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. Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2013). Regression Analysis of Count Data (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-1107667273

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/bayesian-negative-binomial-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citado por

ScholarGateBayesian Negative Binomial Regression (Bayesian Negative Binomial Regression). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/statistics/bayesian-negative-binomial-regression · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026