Как работает байесовская регрессия?
Как работает байесовская регрессия?

Видео: Как работает байесовская регрессия?

Видео: Как работает байесовская регрессия?
Видео: Коллоквиум. Байесовская оптимизация с помощью регрессии | Алексей Зайцев | Лекториум 2024, Ноябрь
Anonim

в Байесовский точки зрения, сформулируем линейные регресс с использованием вероятностных распределений, а не точечных оценок. Модель для Байесовский Линейный Регресс с ответом, взятым из нормального распределения является : Выход, y является генерируется из нормального (гауссовского) распределения, характеризующегося средним значением и дисперсией.

Учитывая это, является ли линейная регрессия байесовской?

В статистике Байесовская линейная регрессия это подход к линейная регрессия в котором статистический анализ проводится в контексте Байесовский вывод.

Следовательно, возникает вопрос, для чего используется правило Байеса? Байесовский ' теорема , названный в честь британского математика 18 века Томаса Байесовский , представляет собой математическую формулу для определения условной вероятности. В теорема предоставляет способ пересмотреть существующие прогнозы или теории (обновить вероятности) с учетом новых или дополнительных свидетельств.

Точно так же вы можете спросить, что такое байесовская модель?

А Байесовская модель статистический модель где вы используете вероятность для представления всей неопределенности в пределах модель , как неопределенность в отношении выхода, так и неопределенность в отношении входа (также известного как параметры) в модель.

Как вы интерпретируете коэффициенты регрессии?

Положительный коэффициент указывает на то, что по мере увеличения значения независимой переменной среднее значение зависимой переменной также имеет тенденцию к увеличению. Отрицательный коэффициент предполагает, что по мере увеличения независимой переменной зависимая переменная имеет тенденцию к уменьшению.

Рекомендуемые: