| dbo:abstract
|
- Bayesian linear regression is a type of conditional modeling in which the mean of one variable is described by a linear combination of other variables, with the goal of obtaining the posterior probability of the regression coefficients (as well as other parameters describing the distribution of the regressand) and ultimately allowing the out-of-sample prediction of the regressand (often labelled ) conditional on observed values of the regressors (usually ). The simplest and most widely used version of this model is the normal linear model, in which given is distributed Gaussian. In this model, and under a particular choice of prior probabilities for the parameters—so-called conjugate priors—the posterior can be found analytically. With more arbitrarily chosen priors, the posteriors generally have to be approximated. (en)
- Байесовская линейная регрессия — это подход в линейной регрессии, в котором статистический анализ проводится в контексте байесовского вывода: когда регрессионная модель имеет , имеющие нормальное распределение, и, если принимается определённая форма априорного распределения, доступны явные результаты для апостериорных распределений вероятностей параметров модели. (ru)
- Ба́єсова ліні́йна регре́сія в статистиці — це підхід до лінійної регресії, в якому статистичний аналіз застосовується в контексті баєсового висновування. Якщо помилки регресійної моделі мають нормальний розподіл і якщо розглядається певна форма апріорного розподілу, то для апостеріорного розподілу ймовірності параметрів моделі доступні точні результати. (uk)
|
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
|
- 18548 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dbo:wikiPageWikiLink
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| dcterms:subject
| |
| gold:hypernym
| |
| rdf:type
| |
| rdfs:comment
|
- Байесовская линейная регрессия — это подход в линейной регрессии, в котором статистический анализ проводится в контексте байесовского вывода: когда регрессионная модель имеет , имеющие нормальное распределение, и, если принимается определённая форма априорного распределения, доступны явные результаты для апостериорных распределений вероятностей параметров модели. (ru)
- Ба́єсова ліні́йна регре́сія в статистиці — це підхід до лінійної регресії, в якому статистичний аналіз застосовується в контексті баєсового висновування. Якщо помилки регресійної моделі мають нормальний розподіл і якщо розглядається певна форма апріорного розподілу, то для апостеріорного розподілу ймовірності параметрів моделі доступні точні результати. (uk)
- Bayesian linear regression is a type of conditional modeling in which the mean of one variable is described by a linear combination of other variables, with the goal of obtaining the posterior probability of the regression coefficients (as well as other parameters describing the distribution of the regressand) and ultimately allowing the out-of-sample prediction of the regressand (often labelled ) conditional on observed values of the regressors (usually ). The simplest and most widely used version of this model is the normal linear model, in which given is distributed Gaussian. In this model, and under a particular choice of prior probabilities for the parameters—so-called conjugate priors—the posterior can be found analytically. With more arbitrarily chosen priors, the posteriors gener (en)
|
| rdfs:label
|
- Bayesian linear regression (en)
- Байесовская линейная регрессия (ru)
- Баєсова лінійна регресія (uk)
|
| owl:differentFrom
| |
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:wikiPageDisambiguates
of | |
| is dbo:wikiPageRedirects
of | |
| is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
| is owl:differentFrom
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
