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Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
É apresentada uma introdução ao modelo de regressão linear do ponto de vista bayesiano. Para este feito, considera-se o modelo de regressão linear simples, introduzindo-se a hipótese simplificadora de que o parâmetro σ² (variância dos erros) é conhecido. São analisados os casos em que a distribuição a priori é não informativa e em que a distribuição a priori é conjugada (informativa). Por último, e com o objectivo de ilustrar os conceitos e as metodologias referidas, é apresentado um exemplo.
Descrição
Palavras-chave
Modelo de regressão linear Teorema de Bayes Função de verosimilhança Distribuições a priori não informativas Distribuições a priori conjugadas Intervalos HPD