Distribuição posterior multivariada com aproximação gaussiana usando recursos do R
Na inferência estatística bayesiana a distribuição de probabilidade posterior de parâmetros desconhecidos dos modelos é de importância central. Este artigo utiliza ferramentas da linguagem do R para obter uma amostra simulada da distribuição posterior bem como sua aproximação por meio de uma distrib...
| Main Authors: | , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidade Federal do Rio Grande
2010-12-01
|
| Series: | Vetor |
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| Online Access: | https://www.seer.furg.br/vetor/article/view/1656 |
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| author | Paul Gerhard Kinas Merhy Heli Paiva Rodrigues |
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| description | Na inferência estatística bayesiana a distribuição de probabilidade posterior de parâmetros desconhecidos dos modelos é de importância central. Este artigo utiliza ferramentas da linguagem do R para obter uma amostra simulada da distribuição posterior bem como sua aproximação por meio de uma distribuição Gaussiana multivariada. O método é ilustrado com inferência para a curva de crescimento de Schnute e aplicado para as toninhas (Pontoporia blainvillei) do sul do Brasil. |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 0102-7352 2358-3452 |
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| publishDate | 2010-12-01 |
| publisher | Universidade Federal do Rio Grande |
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