Regression modelRegression / GLM
ベイズ線形回帰（単純）
ベイズ線形回帰（単純）は、単一の予測変数と連続型アウトカムの関係をモデル化する際に、切片、傾き、誤差分散に対する事前分布とガウス尤度を組み合わせます。その結果、すべてのパラメータに対する完全な事後分布が得られ、単一の点推定ではなく確率的な不確実性定量化を提供します。
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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
- McElreath, R. (2020). Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan (2nd ed.). CRC Press. ISBN: 978-0367139919
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Simple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/bayesian-simple-linear-regression
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