बायेसियन ऑर्डिनल लॉजिस्टिक रिग्रेशन
बायेसियन ऑर्डिनल लॉजिस्टिक रिग्रेशन, प्रतिगमन गुणांकों (regression coefficients) और थ्रेशोल्ड पैरामीटर्स पर पूर्व वितरण (prior distributions) लगाकर और बेयस प्रमेय (Bayes' theorem) के माध्यम से प्रेक्षित डेटा के साथ उन्हें अद्यतन करके, क्लासिकल प्रोपोर्शनल ऑड्स मॉडल का विस्तार करता है। इसका परिणाम सभी पैरामीटर्स पर एक पूर्ण पश्च वितरण (posterior distribution) होता है, जो बड़े-नमूना सन्निकटन (large-sample approximations) पर निर्भर हुए बिना अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) को सक्षम बनाता है।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ordinal Logistic Regression (Proportional Odds Model). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/bayesian-ordinal-logistic-regression
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