Regression modelRegression / GLM
ベイズ多項ロジスティック回帰
ベイズ多項ロジスティック回帰は、回帰係数に事前分布を配置し、ベイズの定理を用いてデータで更新することにより、3つ以上の順序のないカテゴリを持つ名義型アウトカムをモデル化する。その結果、各観測値に対するカテゴリ確率の完全な事後分布が得られ、原理に基づいた不確実性の定量化と事前分布による正則化が可能になる。
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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
- Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/bayesian-multinomial-logistic-regression
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- ベイズ一般化線形モデル統計学↔ compare
- ベイズロジスティック回帰ベイズ↔ compare
- ベイズ順序ロジスティック回帰統計学↔ compare
- 多項ロジスティック回帰統計学↔ compare
- 順序ロジスティック回帰統計学↔ compare