Regressão Linear Simples Bayesiana
A Regressão Linear Simples Bayesiana modela a relação entre um desfecho contínuo e um único preditor, combinando uma verossimilhança Gaussiana com distribuições a priori sobre o intercepto, a inclinação e a variância do erro. O resultado é uma distribuição posterior completa sobre todos os parâmetros, fornecendo quantificação probabilística da incerteza em vez de uma única estimativa pontual.
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Fontes
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
- McElreath, R. (2020). Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan (2nd ed.). CRC Press. ISBN: 978-0367139919
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Simple Linear Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/bayesian-simple-linear-regression
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