Regressione Logistica Ordinale Bayesiana
La regressione logistica ordinale bayesiana estende il modello classico delle probabilità proporzionali ponendo distribuzioni a priori sui coefficienti di regressione e sui parametri di soglia, aggiornandoli con i dati osservati tramite il teorema di Bayes. Il risultato è una distribuzione a posteriori completa su tutti i parametri, che consente la quantificazione dell'incertezza senza fare affidamento su approssimazioni per campioni di grandi dimensioni.
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Fonti
- 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
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ordinal Logistic Regression (Proportional Odds Model). ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/bayesian-ordinal-logistic-regression
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