Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kinas, Paul Gerhard
Data de Publicação: 2007
Outros Autores: Rodrigues, Merhy Heli Paiva
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/6771
Resumo: 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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