Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
1997 |
Autor(a) principal: |
Araújo, Péricles César de |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20210729-015313/
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Resumo: |
Descrevemos o modelo de regressão linear sob um ponto de vista bayesiano, considerando os argumentos do Método Linear Bayesiano. O Método Linear Bayesiano é um processo recursivo que segue o esquema bayesiano, mas usa somente os primeiros esegundos momentos das distribuições envolvidas, sem requerer uma completa caracterização do modelo de probabilidade. Mostramos que o filtro de Kalman é um caso particular do Método Linear Bayesiano |