Regression modelRegression / GLM
ベイズ頑健回帰
ベイズ頑健回帰は、通常の線形回帰のガウス誤差仮定を裾の重い分布（最も一般的にはスチューデントt分布）に置き換え、ベイズ的枠組みで全てのパラメータを推定する。裾が重いことで外れ値がフィットした直線に与える影響が小さくなり、たとえデータに異常な観測値が含まれていても、安定した係数推定値と信頼性の高い不確実性区間が得られる。
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出典
- 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 ↗
- 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 3). Bayesian Robust Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/bayesian-robust-regression
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