Regression modelRegression / GLM

רגרסיה לוגיסטית מולטינומית בייסיאנית

רגרסיה לוגיסטית מולטינומית בייסיאנית ממדלת תוצאה נומינלית עם שלוש קטגוריות לא מסודרות או יותר, על ידי הצבת התפלגויות פריוריות על מקדמי הרגרסיה ועדכונן באמצעות נתונים דרך משפט בייס. התוצאה היא התפלגות פוסטריורית מלאה על הסתברויות הקטגוריות עבור כל תצפית, המאפשרת כימות אי-ודאות מבוסס עקרונות ורגולריזציה באמצעות הפריור.

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/he/statistics/bayesian-multinomial-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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateBayesian Multinomial Logistic Regression (Bayesian Multinomial Logistic Regression). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/bayesian-multinomial-logistic-regression · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026