Metropolis-Hastings com Erro de Medição

Metropolis-Hastings com erro de medição é uma abordagem Bayesiana MCMC que estima conjuntamente os parâmetros do modelo e os valores verdadeiros (não observados) das covariáveis quando preditores ou desfechos são registrados com ruído. Ao tratar os valores verdadeiros latentes como parâmetros desconhecidos, propaga a incerteza de medição integralmente para a inferência posterior, em vez de ignorá-la ou corrigi-la post hoc.