Regresión Lineal Simple Bayesiana
La Regresión Lineal Simple Bayesiana modela la relación entre un resultado continuo y un único predictor combinando una verosimilitud Gaussiana con distribuciones a priori sobre la intersección, la pendiente y la varianza del error. El resultado es una distribución posterior completa sobre todos los parámetros, que proporciona una cuantificación probabilística de la incertidumbre en lugar de una única estimación puntual.
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Fuentes
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Simple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/bayesian-simple-linear-regression
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- Modelo Lineal Generalizado BayesianoEstadística↔ compare
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- Regresión por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO)Econometría↔ compare
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