Regresión logística ordinal bayesiana
La regresión logística ordinal bayesiana extiende el modelo clásico de probabilidades proporcionales al colocar distribuciones previas sobre los coeficientes de regresión y los parámetros de umbral, y actualizarlos con datos observados a través del teorema de Bayes. El resultado es una distribución posterior completa sobre todos los parámetros, lo que permite la cuantificación de la incertidumbre sin depender de aproximaciones de muestras grandes.
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Fuentes
- Johnson, V. E., & Albert, J. H. (1999). Ordinal Data Modeling. Springer. ISBN: 978-0387987484
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ordinal Logistic Regression (Proportional Odds Model). ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/bayesian-ordinal-logistic-regression
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- Modelo Lineal Generalizado BayesianoEstadística↔ compare
- Regresión logística bayesianaBayesiano↔ compare
- Regresión Logística Multinomial BayesianaEstadística↔ compare
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