Disciplina Discipline MAE5748
Inferência Bayesiana

Bayesian inference

Área de Concentração: 45133

Concentration area: 45133

Criação: 25/06/2021

Creation: 25/06/2021

Ativação: 25/06/2021

Activation: 25/06/2021

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:

Marcia D Elia Branco

Victor Fossaluza

Objetivos:

Introduzir os fundamentos da estatística bayesiana.

Justificativa:

Esse curso apresenta os fundamentos da abordagem bayesiana de inferência estatística, revisitando os problemas clássicos de inferência como estimação e testes de hipóteses. Será introduzida a interpretação subjetiva de probabilidade e as diferenças filosóficas com a abordagem frequentista. Por fim, serão apresentados métodos computacionais e aplicações.

Conteúdo:

1. Princípios da Inferência Bayesiana e comparação com os princípios frequentistas. 2. Inferência e decisão. 3. Distribuições a priori: subjetivas e objetivas. 4. Famílias Conjugadas. 5. Estimação pontual e intervalar. 6. Testes de hipóteses. 7. Aproximações das densidades a posteriori analíticas e computacionais. 8. Métodos de Monte Carlo. 9. Modelos lineares e outras aplicações

Forma de Avaliação:

Média ponderada de provas, exercícios e seminários. Os conceitos finais serão atribuídos pela média das avaliações aplicadas e a frequência nas aulas.

Observação:

: Esse curso apresenta o desenvolvimento teórico dos fundamentos e da parte inferencial da estatística bayesiana, servindo como base para o curso Modelagem Bayesiana e Aplicações, onde são vistas diversas outras aplicações. As duas disciplinas são complementares.

Bibliografia:

1. O'Hagan, A. and Forster, J. J. (2004). Bayesian Inference, 2nd edition, volume 2B of "Kendall's Advanced Theory of Statistics". Arnold, London. 2. Paulino, C.D., Amaral Turkman, M.A., Murteira, B., Silva, G.L. (2018). Estatística Bayesiana, 2ª edição. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa. 3. Robert, C.P., (2001). The Bayesian Choice. Springer, 2a. Edição. 4. Migon, H. S., Gamerman, D., Louzada, F. (2014). Statistical inference: an integrated approach. CRC press. 5. De Groot, M. (1970). Optimal statistical decisions. McGraw-Hill. 6. Gamerman, D e Lopes, H. (2006). Markov Chain Monte Carlo. Chapman & Hall/CRC, 2a. Edição.

Idiomas ministrados:

Português

Languages taught:

Portuguese