Os algoritmos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) são
amplamente utilizados na modelagem bayesiana com o objetivo
de obter amostras da distribuição a posteriori das quantidades de
interesse. Dois exemplos de algoritmos nesta classe são os
chamados Gibbs Sampling e Metropolis-Hastings.
Sobre estes algoritmos,é correto afirmar que
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