Disciplina Discipline MAE5704
Técnicas Computacionais em Probabilidade e Estatística I

Computational techniques for Probability and Statistics I

Área de Concentração: 45133

Concentration area: 45133

Criação: 18/11/2015

Creation: 18/11/2015

Ativação: 18/11/2015

Activation: 18/11/2015

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Teórica

(por semana)

Theory

(weekly)

Prática

(por semana)

Practice

(weekly)

Estudos

(por semana)

Study

(weekly)

Duração Duration Total Total
4 2 4 12 semanas 12 weeks 120 horas 120 hours

Docentes Responsáveis:

Professors:

Denise Aparecida Botter

Eduardo Jordao Neves

Anatoli Iambartsev

Objetivos:

Introduzir técnicas modernas de análise de dados, com uso concomitante de computador. Uso de pacotes estatísticos.

Objectives:

Introduce modern techniques of data analysis with concomitant using of computer. Using statistical packages.

Justificativa:

Reavaliar o conteúdo e bibliografia associados à disciplina. Ambos foram considerados adequados ao curso.

Rationale:

Exploratory data analysis and computational techiques are fundamental to understand modern modern statistical methods.

Conteúdo:

1. Análise exploratória de dados (uni e multivariados): medidas de posição, dispersão, assimetria, medidas robustas, medidas bivariadas, associação entre variáveis, identificação de outliers, transformação de variáveis, gráficos. 2. Modelos de Regressão Linear, Regressão Resistente e Métodos de Suavização. 3. Simulação estocástica: métodos de inversão, rejeição, composição e métodos de reamostragem. 4. Otimização numérica: Newton-Raphson, scoring, quase-Newton. 5. Algoritmo EM. 6. "Bootstrap" e "Jacknife". 7. Métodos de Monte Carlo e Quadraturas Gaussianas.

Content:

1. Exploratory data analysis (univariate and multivariate): position measurements, dispersion, asymmetry, robust measures, bivariate measures, association between variables, outliers identification, processing variables, graphics. 2. Linear Regression Models, Regression Tough and Smoothing Methods. 3. Stochastic Simulation: inversion methods, rejection, composition and resampling methods. 4. Numerical Optimization: Newton-Raphson, scoring, quasi-Newton. 5. EM Algorithm. 6. "Bootstrap" and "Jacknife". 7. Monte Carlo methods and Gaussian quadratures

Forma de Avaliação:

Type of Assessment:

Tests, Lists of exercises and seminars

Observação:

Bibliografia:

1 - Murteira, B.(1993). Análise Exploratória de Dados - Mc.Graw-Hill. 2 - Ross, S.(1997). Simulation, 2ed. Academic Press. 3 - Frey, A. and Cribari-Neto, F.(2005). Elementos de Estatística Computacional usando plataformas de software Livre, 25o. Colóquio Brasileiro de Matemática, IMPA. 4 - Efron, B. and Tibshirani (1993). An introduction to the Bootstrap. Chapman and Hall. 5 - Thisted, R.(1988). Elements of Statistical Computing, Chapman and Hall 6 - Krause, A. and Olson, M.(1997). The Basic of S and S-Plus. Springer. 7 - Tanner, M.(1996). Tools for Statistical Inference. Chapman and Hall. 8 - Cleveland, W. (1993). Visualization Data. Hobart Press. 9 - Hoaglin, D; Mosteller, F and Tukey, J. (1983). Understanding Robust and Exploratory Data Analysis. Wiley. 10 - Everitt, B. (2005). An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. Springer. 11 - Robert, C.P. and Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods. Springer. 12 - Gamerman, D.; Lopes, H. F. Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, 2nd. edition. 2a. ed. Londres: Chapman & Hall/CRC, 2006. v. 1. 336p.

Bibliography:

1 - Murteira, B.(1993). Análise Exploratória de Dados - Mc.Graw-Hill. 2 - Ross, S.(1997). Simulation, 2ed. Academic Press. 3 - Frey, A. and Cribari-Neto, F.(2005). Elementos de Estatística Computacional usando plataformas de software Livre, 25o. Colóquio Brasileiro de Matemática, IMPA. 4 - Efron, B. and Tibshirani (1993). An introduction to the Bootstrap. Chapman and Hall. 5 - Thisted, R.(1988). Elements of Statistical Computing, Chapman and Hall 6 - Krause, A. and Olson, M.(1997). The Basic of S and S-Plus. Springer. 7 - Tanner, M.(1996). Tools for Statistical Inference. Chapman and Hall. 8 - Cleveland, W. (1993). Visualization Data. Hobart Press. 9 - Hoaglin, D; Mosteller, F and Tukey, J. (1983). Understanding Robust and Exploratory Data Analysis. Wiley. 10 - Everitt, B. (2005). An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. Springer. 11 - Robert, C.P. and Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods. Springer. 12 - Gamerman, D.; Lopes, H. F. Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, 2nd. edition. 2a. ed. Londres: Chapman & Hall/CRC, 2006. v. 1. 336p.