बायेसियन प्रोबिट मॉडल
बायेसियन प्रोबिट मॉडल एक द्विआधारी प्रतिगमन विधि है जो बायेसियन ढांचे के भीतर सामान्य सी.डी.एफ. (प्रोबिट लिंक) का उपयोग करके एक द्विआधारी परिणाम की संभावना को मॉडल करती है। यह प्रतिगमन गुणांकों को पूर्व वितरण निर्दिष्ट करती है और देखे गए डेटा के साथ उन्हें अद्यतन करती है, जिससे एकल बिंदु अनुमान के बजाय एक पूर्ण पश्च वितरण प्राप्त होता है। अल्बर्ट-चिब डेटा-ऑग्मेंटेशन एल्गोरिथम गिब्स सैंपलिंग के माध्यम से पश्च नमूनाकरण को कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल बनाता है।
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स्रोत
- Albert, J. H., & Chib, S. (1993). Bayesian analysis of binary and polychotomous response data. Journal of the American Statistical Association, 88(422), 669-679. DOI: 10.1080/01621459.1993.10476321 ↗
- 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 Probit Regression Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/bayesian-probit-model
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