Байесовская линейная регрессия

Байесовская линейная регрессия — это вероятностное расширение обычной линейной модели, введенное с помощью правила Байеса и формализованное в своем современном вычислительном рабочем процессе Гельманом и др. (2013). Вместо получения единственной точечной оценки для каждого коэффициента, она объединяет заданное пользователем априорное распределение с функцией правдоподобия наблюдаемых данных для получения полного апостериорного распределения по всем параметрам, из которого выводятся доверительные интервалы и апостериорные предсказательные распределения.