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Regression modelRegression / GLM

Regressione Robusta Bayesiana

La regressione robusta bayesiana sostituisce l'assunzione di errore Gaussiano della regressione lineare ordinaria con una distribuzione a code pesanti — più comunemente la t di Student — e stima tutti i parametri in un quadro Bayesiano. Le code più pesanti conferiscono agli outlier un'influenza minore sulla linea di regressione, producendo stime stabili dei coefficienti e intervalli di incertezza onesti anche quando i dati contengono osservazioni insolite.

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Fonti

  1. Geweke, J. (1993). Bayesian treatment of the independent Student-t linear model. Journal of Applied Econometrics, 8(S1), S19–S40. DOI: 10.1002/jae.3950080504
  2. 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 Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/bayesian-robust-regression

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Citato da

ScholarGateBayesian Robust Regression (Bayesian Robust Regression). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/statistics/bayesian-robust-regression · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026