Régression logistique multinomiale bayésienne
La régression logistique multinomiale bayésienne modélise un résultat nominal avec trois catégories non ordonnées ou plus en plaçant des distributions a priori sur les coefficients de régression et en les mettant à jour avec les données via le théorème de Bayes. Le résultat est une distribution a posteriori complète sur les probabilités de catégorie pour chaque observation, permettant une quantification de l'incertitude et une régularisation fondées sur le prior.
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Sources
- 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
- Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/bayesian-multinomial-logistic-regression
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