Distribuição posterior multivariada com aproximação Gaussiana usando recursos do R

Abstract

Na inferência estatística bayesiana a distribuição de probabilidade posterior de parâmetros desconhecidos dos modelos é de importância central. Este artigo utiliza ferramentas da linguagem do R para obter uma amostra simulada da distribuição posterior bem como sua aproximação por meio de uma distribuição Gaussiana multivariada. O método é ilustrado com inferência para a curva de crescimento de Schnute e aplicado para as toninhas (Pontoporia blainvillei) do sul do Brasil.

In bayesian statistical inference the posterior probability distribution of unknown model parameters is of central importance. This paper uses the tools of the R language to obtain simulated posterior samples as an approximated Gaussian multivariate distribution. The method is illustrated with inference for the Schnute growth curve and applied to the fransciscana dolphin (Pontoporia blainvillei) from southern Brazil.