Modelo Aditivo Generalizado Bayesiano (Bayesian GAM)
Modelos Aditivos Generalizados Bayesianos estendem a estrutura do GAM frequentista ao colocar distribuições a priori sobre as funções suaves e quaisquer parâmetros adicionais do modelo. Isso produz distribuições a posteriori completas sobre cada efeito suave, permitindo quantificação de incerteza fundamentada, seleção automática de suavidade via hiper-prioris e integração perfeita com estruturas hierárquicas ou de efeitos mistos.
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Fontes
- Wood, S. N. (2017). Generalized Additive Models: An Introduction with R (2nd ed.). CRC Press. ISBN: 9781498728331
- Bürkner, P.-C. (2017). brms: An R Package for Bayesian Multilevel Models Using Stan. Journal of Statistical Software, 80(1), 1–28. DOI: 10.18637/jss.v080.i01 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Generalized Additive Model. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/bayesian-generalized-additive-model
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- Modelo Linear Generalizado BayesianoEstatística↔ compare
- Modelo Bayesiano de Efeitos MistosEstatística↔ compare
- Regressão Linear Múltipla BayesianaEstatística↔ compare
- Modelo Aditivo Generalizado (GAM)Aprendizado de máquina↔ compare
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