Este artigo está disponível no arxiv sob licença CC 4.0.   Autores:  (1) Vitor da Fonseca, Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa;  (2) Tiago Barreiro, Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa e 2ECEO, Universidade Lusófona;  (3) Nelson J. Nunes, Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa.  Tabela de Links   Resumo e introdução   Acoplamento de energia escura a neutrinos   Impacto do Acoplamento em Perturbações e Observáveis   Estimativa de parâmetros   Discussão   Agradecimentos, Apêndice e Referências  4. ESTIMATIVA DE PARÂMETROS  A. Metodologia   As probabilidades são minimizadas usando o código de Monte Carlo do pacote de estimativa de parâmetros MontePython [62, 63], que amostra o espaço de parâmetros e as distribuições de probabilidade posteriores usando um algoritmo Metropolis-Hastings com os anteriores planos especificados na Tabela I. O tamanho do intervalos anteriores é suficiente para que os posteriores correspondentes caiam exponencialmente dentro deles, exceto para o parâmetro β, como discutiremos mais tarde.   B. Principais resultados  Os resultados da análise de verossimilhança estão resumidos na Tabela II, que lista as restrições nos parâmetros cosmológicos obtidos com o conjunto de dados Plk18+BAO tanto para o modelo de campo escalar desacoplado (β = 0) quanto para o modelo MaVaN acoplado. Eles levam a várias conclusões notáveis. 

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