Apolo

Atividade

107033 - Aprendizado Dinâmico

Período da turma:

15/07/2023 a 16/09/2023

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Descrição:

Objetivos: 

Fornecer os conceitos fundamentais, ferramentas e técnicas de aprendizado dinâmico e séries temporais. Inclui informações básicas em ferramentas matemáticas e computacionais que suportam técnicas de aprendizado dinâmico. Exemplos práticos para capacitar os alunos nos tópicos abordados, tornando-os capazes de aplicar os conhecimentos adquiridos em problemas práticos de análise de dados e cenários realistas.

Ementa: 

1. Séries temporais: Conceitos básicos, Suavização e tendência, Sazonalidade e Alisamento exponencial.
2. Séries estacionárias.
3. Função de autocovariância e autocorrelação.
4. Modelos: ARMA, ARIMA, SARIMA: Identificação, Estimação, Previsão, Diagnósticos.
5. Modelos estruturais: espaço de estado e previsão Bayesiana.
6. Previsão de séries temporais: Método theta, Método theta expandido.
7. Redes Dinâmicas: Representação, manipulação e visualização, Caracterização de redes dinâmicas, Modelagem de redes dinâmicas.
8. Análise de Sobrevivência: Peculiaridades dos dados, Estimação não paramétrica, Funções de sobrevivências usuais, Ajuste de modelos, Modelos de longa duração, Regressão em análise de sobrevivência

Referências:
1. Moretting, P.A.; Toloi, C.M.C. “Análise de Séries Temporais”. Blucher, 2004.
2. Eric D. Kolaczyk, Gábor Csárdi (2014). Statistical Analysis of Network Data with R, Springer.
3. Paul S.P. Cowpertwait, Andrew V. Metcalfe (2009). Introductory Time Series with R, Springer.
4. Louzada-Neto, F. ; Mazucheli, J. ; Achcar, J.A. . Análise de Sobrevivência e Confiabilidade. Lima, Peru: Instituto de Matematicas y Ciencias Afines, IMCA, 2002.
5. Colosimo, E. A. ; Giolo, S. R. Análise de Sobrevivência Aplicada. Blucher, 2006.
6. Hyndman, R. ; Athanasopoulos, G. Forcasting: Principles and Practice. OTexts, 2018.

Carga Horária:

40 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

320

Ministrantes:

Cibele Maria Russo Novelli

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