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Regression modelRegression / GLM

Modello Lineare Generalizzato Bayesiano

Un Modello Lineare Generalizzato Bayesiano (Bayesian GLM) estende il framework classico dei GLM ponendo distribuzioni a priori sui coefficienti di regressione e aggiornandoli con i dati tramite il teorema di Bayes. Ciò produce una distribuzione a posteriori completa sui parametri anziché singole stime puntuali, consentendo una quantificazione più ricca dell'incertezza e un'incorporazione basata su principi della conoscenza a priori per qualsiasi esito appartenente alla famiglia esponenziale.

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Fonti

  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. McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1989). Generalized Linear Models (2nd ed.). Chapman & Hall. ISBN: 978-0412317606

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Generalized Linear Model. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/bayesian-generalized-linear-model

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ScholarGateBayesian Generalized Linear Model (Bayesian Generalized Linear Model). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/statistics/bayesian-generalized-linear-model · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026