Regression modelRegression / GLM

Байесовская отрицательная биномиальная регрессия

Модели Байесовской отрицательной биномиальной регрессии описывают неотрицательные целочисленные счетные исходы, проявляющие сверхдисперсию — когда дисперсия превышает среднее — путем наложения отрицательной биномиальной правдоподобности на данные и задания априорных распределений для коэффициентов регрессии и параметра дисперсии. Апостериорный вывод обычно выполняется с помощью Марковских цепей Монте-Карло (MCMC) или вариационных методов, что дает полные апостериорные распределения, а не точечные оценки.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. 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
  2. Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2013). Regression Analysis of Count Data (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-1107667273

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Negative Binomial Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-negative-binomial-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateBayesian Negative Binomial Regression (Bayesian Negative Binomial Regression). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-negative-binomial-regression · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026