Modelo Probit Bayesiano

O modelo Probit Bayesiano é um método de regressão binária que modela a probabilidade de um desfecho binário usando a função de distribuição acumulada (FDA) normal (link probit) dentro de um quadro Bayesiano. Ele atribui distribuições a priori aos coeficientes de regressão e as atualiza com dados observados, resultando em uma distribuição posterior completa em vez de uma única estimativa pontual. O algoritmo de aumento de dados de Albert-Chib torna a amostragem posterior computacionalmente eficiente via amostragem de Gibbs.