Este estudio propone un enfoque basado en regresión para calcular la probabilidad de verosimilitud en sistemas multi-input multi-output (MIMO) con variación temporal utilizando convertidores analógico-digitales de un bit. Estos sistemas MIMO con variación temporal a menudo enfrentan desafíos de rendimiento debido a la dificultad de rastrear cambios en la probabilidad de verosimilitud. Para abordar este desafío, el método propuesto aprovecha las estadísticas del canal y las salidas decodificadas para refinar la verosimilitud. Luego se formula un problema de optimización para minimizar el error cuadrático medio entre las probabilidades de verosimilitud verdaderas y refinadas. Se deriva un enfoque de regresión lineal para resolver este problema, y se aplica una técnica de regularización para optimizar aún más el cálculo. Los resultados de la simulación indican que el método propuesto mejora la confiabilidad al rastrear efectivamente las variaciones temporales en la probabilidad de verosimilitud y supera a los métodos convencionales en términos de rendimiento.