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.
