Regression modelRegression / GLM

การถดถอยโลจิสติกแบบพหุนามแบบเบย์ (Bayesian Multinomial Logistic Regression)

แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกแบบพหุนามแบบเบย์ (Bayesian Multinomial Logistic Regression) ทำการจำลองผลลัพธ์ที่เป็นนาม (nominal) ซึ่งมีสามหมวดหมู่ขึ้นไปและไม่มีลำดับ โดยการกำหนดการแจกแจงก่อน (prior distributions) ให้กับสัมประสิทธิ์การถดถอย และปรับปรุงการแจกแจงเหล่านั้นด้วยข้อมูลผ่านทฤษฎีบทของเบย์ (Bayes' theorem) ผลลัพธ์ที่ได้คือการแจกแจงภายหลัง (posterior distribution) ที่สมบูรณ์สำหรับการแจกแจงความน่าจะเป็นของแต่ละหมวดหมู่สำหรับแต่ละการสังเกต ซึ่งช่วยให้สามารถวัดปริมาณความไม่แน่นอน (uncertainty quantification) ได้อย่างมีหลักการ และทำการปรับให้เหมาะสม (regularization) ผ่านการแจกแจงก่อน

นำไปใช้ด้วย StatMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  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. Agresti, A. (2002). Categorical Data Analysis (2nd ed.). Wiley-Interscience. ISBN: 978-0471360933

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multinomial Logistic Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/th/statistics/bayesian-multinomial-logistic-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

ถูกอ้างอิงโดย

ScholarGateBayesian Multinomial Logistic Regression (Bayesian Multinomial Logistic Regression). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/statistics/bayesian-multinomial-logistic-regression · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026