Regression modelRegression / GLM
ベイズポアソン回帰
ベイズポアソン回帰は、ポアソン尤度と対数リンク関数を用いて非負の整数カウント結果をモデル化し、回帰係数に事前分布を設定します。事前信念とデータ尤度を組み合わせた事後推論は、単一点推定ではなく、係数に関する完全な確率分布を生成し、一貫した不確実性の定量化とドメイン知識の組み込みを可能にします。
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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
- McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1989). Generalized Linear Models (2nd ed.). Chapman and Hall. ISBN: 978-0412317606
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Poisson Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/bayesian-poisson-regression
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