MCMC dengan Kesalahan Pengukuran

MCMC dengan kesalahan pengukuran menerapkan sampling Markov chain Monte Carlo pada model Bayesian yang secara eksplisit memperhitungkan fakta bahwa kovariat atau hasil diamati dengan kesalahan. Dengan memperlakukan nilai-nilai sejati yang tidak teramati sebagai variabel laten dan melakukan sampling posterior gabungan mereka bersama dengan semua parameter lainnya, metode ini mengoreksi bias atenuasi dan menghasilkan inferensi yang valid bahkan ketika beberapa variabel tidak dapat diukur secara tepat.