Regressione Lineare Semplice Bayesiana
La Regressione Lineare Semplice Bayesiana modella la relazione tra un esito continuo e un singolo predittore combinando una verosimiglianza Gaussiana con distribuzioni a priori sull'intercetta, la pendenza e la varianza dell'errore. Il risultato è una distribuzione a posteriori completa su tutti i parametri, che fornisce una quantificazione probabilistica dell'incertezza anziché una singola stima puntuale.
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Fonti
- 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
- McElreath, R. (2020). Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan (2nd ed.). CRC Press. ISBN: 978-0367139919
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Simple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/bayesian-simple-linear-regression
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- Modello Lineare Generalizzato BayesianoStatistica↔ compare
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- Regressione Quantilica BayesianaStatistica↔ compare
- Regressione Robusta BayesianaStatistica↔ compare
- Regression with Ordinary Least Squares (OLS)Econometria↔ compare
- Regressione Lineare SempliceStatistica↔ compare
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