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Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Matemática e Estatística
 
Estatística
 
Disciplina: MAE0524 - Análise Bayesiana de Dados
Bayesian Analysis

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2012 Desativação:

Objetivos
Familiarizar o estudante com teorias de inferência condicionais e suas aplicações.

OBS.: • Os alunos que já estão matriculados no curso até 2011 serão dispensados da nova disciplina obrigatória: MAE0524 (Análise Bayesiana de Dados).
 
 
 
Programa Resumido
1. Probabilidade subjetiva.
2. O método Bayesiano.
3. Qualidade de uma inferência: métodos clássicos, inferência como um problema de decisão.
4. Inferência conjugada: modelo normal, modelos discretos.
5. Intervalos de credibilidade.
6. Testes de hipóteses.
7. Métodos computacionais.
8. Aplicações: modelos lineares, análise de dados discretos e outras.
 
 
 
Programa
1. Probabilidade subjetiva.
2. O método Bayesiano.
3. Qualidade de uma inferência: métodos clássicos, inferência como um problema de decisão.
4. Inferência conjugada: modelo normal, modelos discretos.
5. Intervalos de credibilidade.
6. Testes de hipóteses.
7. Métodos computacionais.
8. Aplicações: modelos lineares, análise de dados discretos e outras.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas e exercícios.
Critério
Média ponderada de provas e exercícios.
Norma de Recuperação
Usuais.
 
Bibliografia
     
J. Albert, Bayesian Computation with R, New York: Springer, 2007.

A. O’Hagan, Bayesian Inference, London: Arnold, 1994.

D. V. Lindley, Making Decisions, 2nd ed., London: John Wiley, 1988.

J. M. Marin, C. P. Robert, Bayesian Core: a Practical Approach to Computational Bayesian Statistics, New York: Springer, 2007.

P. Lee, Bayesian Statistics: an Introduction, 2nd ed., Oxford: Oxford University Press, 1997.

S. J. Press, Bayesian Statistics: Principles, Models, and Applications, John Wiley, 1989.

D. A. Berry, Statistics: a Bayesian Perspective, Duxbury Press, 1995.

D. Gamerman, H. Migon, Inferência Estatística: uma Abordagem Integrada, Textos de Métodos Matemáticos, UFRJ, 1997.

P. G. Kinnas, H. A. Andrade. Introdução à Análise Bayesiana (com R). Porto Alegre: Editora maisQnada, 2010.
 

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