Regressão Linear Bayesiana

A regressão linear bayesiana é uma extensão probabilística do modelo linear ordinário, introduzida através da regra de Bayes e formalizada em seu fluxo de trabalho computacional moderno por Gelman et al. (2013). Em vez de retornar uma única estimativa pontual para cada coeficiente, ela combina uma distribuição a priori especificada pelo usuário com a verossimilhança dos dados observados para produzir uma distribuição a posteriori completa sobre todos os parâmetros, da qual são derivados intervalos de credibilidade e distribuições preditivas a posteriori.