Bayesian methods

베이지안 로지스틱 회귀

베이지안 로지스틱 회귀는 이진 또는 다항 결과에 대한 로지스틱(시그모이드) 가능도에 베이지안 추론을 적용하는 분류 모델입니다. Gelman, Jakulin, Pittau 및 Su (2008)가 형식화한 약한 정보 사전(weakly-informative prior) 프레임워크 내에서 개발된 이 모델은 계수에 사전 분포를 부여하고 이 사전을 데이터 가능도와 결합하여 각 매개변수에 대한 전체 사후 분포(posterior distribution)를 생성합니다. 이는 작은 표본, 희귀 사건 설정 또는 빈번주의 최대 가능도 추정(frequentist maximum likelihood estimation, MLE)이 실패하는 완전 분리(complete separation)의 경우에도 보정된 클래스 확률과 신뢰할 수 있는 불확실성을 제공합니다.

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출처

Gelman, A., Jakulin, A., Pittau, M. G. & Su, Y.-S. (2008). A Weakly Informative Default Prior Distribution for Logistic and Other Regression Models. Annals of Applied Statistics, 2(4), 1360–1383. DOI: 10.1214/08-AOAS191 ↗

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ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/bayesian-logistic-regression

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