Regressão Logística Ordinal Bayesiana
A regressão logística ordinal bayesiana estende o modelo clássico de odds proporcionais, colocando distribuições a priori nos coeficientes de regressão e parâmetros de limiar, e atualizando-os com dados observados via teorema de Bayes. O resultado é uma distribuição a posteriori completa sobre todos os parâmetros, permitindo a quantificação da incerteza sem depender de aproximações de grandes amostras.
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Fontes
- Johnson, V. E., & Albert, J. H. (1999). Ordinal Data Modeling. Springer. ISBN: 978-0387987484
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Ordinal Logistic Regression (Proportional Odds Model). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/bayesian-ordinal-logistic-regression
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