Distribuição posterior multivariada com aproximação gaussiana usando recursos do R - Kinas, Paul Gerhard; Rodrigues, Merhy Heli Paiva (VETOR - Revista de Ciências Exatas e Engenharias, 2010)
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.