Bayesian Logistic Regression
Bayesian logistic regression on on binaarse või multinomialsete tulemuste korral kasutab logistilist (sigmoidaalset) tõenäosust ja bayesiaanlikku järeldust klassifitseerimismudelina. Gelmani, Jakulini, Pittau ja Su (2008) formaliseeritud nõrgalt informatiivsete eelnevuste raamistikus arendatud mudel paigutab koefitsientidele eelnevuse jaotuse ning ühendab selle eelnevuse andmete tõenäosusega, et saada iga parameetri täielik järeldusjaotus – pakkudes kalibreeritud klassitõenäosusi ja usaldusväärset ebakindlust isegi väikestes valimites, harvaesinevate sündmuste korral või täieliku eraldumise juhtudel, kus sageduslik maksimaalse tõenäosuse hinnang ebaõnnestub.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
Allikad
- Gelman, A., Jakulin, A., Pittau, M. G. & Su, Y.-S. (2008). A Weakly Informative Default Prior Distribution for Logistic and Other Regression Models. Annals of Applied Statistics, 2(4), 1360–1383. DOI: 10.1214/08-AOAS191 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/et/bayesian/bayesian-logistic-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.
- Bayes' regressioonBayesi meetodid↔ compare
- Logistiline regressioonUurimisstatistika↔ compare
- Markovi ahel-Monte Carlo (MCMC)Bayesi meetodid↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →