| Resumo: | As isotermas são modelos matemáticos utilizados para descrever o processo de adsorção e entre as mais utilizadas estão as isotermas de Langmuir e Langmuir-Freundlich. Objetivou-se neste trabalho aplicar a Inferência Bayesiana, que combina as informações da amostra com o conhecimento prévio por meio do teorema de Bayes, na tentativa de melhorar as estimativas dos parâmetros das isotermas de Langmuir e Langmuir-Freundlich. Para a análise da forma linearizada da isoterma de Langmuir foram realizadas 1000 simulações, em que se avaliou a precisão e acurácia das estimativas por meio do erro quadrático médio e viés relativo médio. Ao modelo Langmuir-Freundlich foi utilizada análise Bayesiana com emprego de priori informativa com distribuição normal I e II e não informativa com distribuição uniforme, via software openBUGS interligado ao Sistema Computacional Estatístico R pelo pacote R2OpenBUGS. As estimativas do modelo linearizado de Langmuir não foram de boa qualidade, com baixa precisão e acurácia em comparação ao modelo não linear.As estimativas para os parâmetros Qmáx e K do modelo Langmuir-Freundlich, exceto n, foram mais precisas quando utilizada priori informativa do que não informativa. A modelagem bayesiana da isoterma de Langmuir-Freundlich possibilitou a obtenção de estimativas dos parâmetros com maior precisão. |