Wie funktioniert die Bayessche Regression?
Wie funktioniert die Bayessche Regression?
Anonim

In dem Bayesian Standpunkt formulieren wir linear Rückschritt unter Verwendung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen anstelle von Punktschätzungen. Das Modell für Bayesian Linear Rückschritt mit der Antwort, die einer Normalverteilung entnommen wurde ist: Die Ausgabe, y ist erzeugt aus einer normalen (Gauss-) Verteilung, die durch einen Mittelwert und eine Varianz gekennzeichnet ist.

Ist die lineare Regression in Anbetracht dessen Bayesianisch?

In der Statistik, Bayessche lineare Regression ist ein Ansatz lineare Regression bei denen die statistische Auswertung im Rahmen von Bayesian Inferenz.

Anschließend stellt sich die Frage, wofür die Bayes-Regel verwendet wird. Bayes' Satz, benannt nach dem britischen Mathematiker Thomas. aus dem 18. Bayes, ist eine mathematische Formel zur Bestimmung der bedingten Wahrscheinlichkeit. Die Satz bietet eine Möglichkeit, bestehende Vorhersagen oder Theorien zu revidieren (Aktualisierungswahrscheinlichkeiten), wenn neue oder zusätzliche Beweise vorliegen.

In ähnlicher Weise können Sie sich fragen, was ein Bayes'sches Modell ist.

EIN Bayes-Modell ist eine statistische Modell wobei Sie die Wahrscheinlichkeit verwenden, um alle Unsicherheiten innerhalb der darzustellen Modell, sowohl die Unsicherheit bezüglich des Outputs als auch die Unsicherheit bezüglich des Inputs (auch bekannt als Parameter) zu den Modell.

Wie interpretiert man Regressionskoeffizienten?

Ein positives Koeffizient weist darauf hin, dass mit steigendem Wert der unabhängigen Variablen auch der Mittelwert der abhängigen Variablen tendenziell zunimmt. Ein Negativ Koeffizient weist darauf hin, dass die abhängige Variable tendenziell abnimmt, wenn die unabhängige Variable zunimmt.

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