Modelo Probit Bayesiano

El modelo Probit Bayesiano es un método de regresión binaria que modela la probabilidad de un resultado binario utilizando la función de distribución acumulada (CDF) normal (enlace probit) dentro de un marco bayesiano. Asigna distribuciones a priori a los coeficientes de regresión y las actualiza con los datos observados, produciendo una distribución posterior completa en lugar de una estimación puntual única. El algoritmo de aumento de datos de Albert-Chib hace que el muestreo posterior sea computacionalmente eficiente a través del muestreo de Gibbs.