MCMC con error de medición

MCMC con error de medición aplica muestreo de Monte Carlo de cadenas de Markov a modelos bayesianos que tienen en cuenta explícitamente el hecho de que las covariables o los resultados se observan con error. Al tratar los valores verdaderos y no observados como variables latentes y muestrear su posterior conjunta junto con todos los demás parámetros, el método corrige el sesgo de atenuación y produce inferencias válidas incluso cuando algunas variables no se pueden medir con exactitud.