Bayesian methods
ベイズ線形回帰
ベイズ線形回帰は、通常の線形モデルを確率論的に拡張したものであり、ベイズの定理を通じて導入され、Gelman et al. (2013) によってその現代的な計算ワークフローが形式化されました。これは、各係数に対して単一の点推定値を返すのではなく、ユーザーが指定した事前分布と観測データの尤度を組み合わせて、すべてのパラメータに対する完全な事後分布を生成し、そこから信用区間と事後予測分布が導出されます。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/bayesian-linear-regression
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