Bayesiaanse Negatief-Binomiale Regressie
Bayesiaanse Negatief-Binomiale Regressie modelleert niet-negatieve gehele aantallen als uitkomsten die overdispersie vertonen — waarbij de variantie groter is dan het gemiddelde — door een negatief-binomiale likelihood op de data te plaatsen en prior-verdelingen te specificeren voor de regressiecoëfficiënten en de dispersieparameter. Posterior inferentie wordt doorgaans uitgevoerd via Markov chain Monte Carlo (MCMC) of variationele methoden, wat resulteert in volledige posterior-verdelingen in plaats van puntschattingen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
Bronnen
- 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
- Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2013). Regression Analysis of Count Data (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-1107667273
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/statistics/bayesian-negative-binomial-regression
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Bayesiaans Gegeneraliseerd Lineair ModelStatistiek↔ vergelijken
- Bayesiaanse PoissonregressieStatistiek↔ vergelijken
- Bayesiaans nul-geïnflateerd modelStatistiek↔ vergelijken
- Negatieve-binomiale regressieEconometrie↔ vergelijken
- Poisson- en negatief-binomiale regressieEconometrie↔ vergelijken
- Zero-Inflated ModelStatistiek↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →