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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


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

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2022 Desativação:

Objetivos
Apresentar técnicas de análise de dados utilizando a abordagem bayesiana para inferência estatística. 
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
60533 - Marcia D Elia Branco
3667837 - Victor Fossaluza
 
Programa Resumido
Apresentar diversos modelos estatísticos para análise de dados sob a perspectiva bayesiana de inferência. Métodos de inferência bayesiana, comparação de modelos e técnicas de predição também serão desenvolvidos. Além disso, serão discutidas técnicas computacionais e pacotes atuais para implementação dos modelos estudados.
 
 
 
Programa
1.	Revisão do método bayesiano.
2.	Computação bayesiana.
3.	Modelos de associação e classificação.
4.	Regressão linear normal e não normal. Modelos robustos.
5.	Regressão não linear.
6.	Modelos hierárquicos bayesianos.
7.	Modelos com dados correlacionados: séries temporais e modelos dinâmicos.
8.	Tópicos adicionais: modelos de variáveis latentes, introdução a inferência bayesiana não paramétrica.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas e exercícios.
Critério
Média ponderada de provas e exercícios.
Norma de Recuperação
Média ponderada entre prova de recuperação e média do semestre.
 
Bibliografia
     
1.	Albert, J. (2009). Bayesian Computation with R. Springer Science & Business Media.
2.	Congdon, P. (2014). Applied Bayesian Modelling, 2ed. Wiley Series in ProbabilityandStatistics.
3.	Kruschke, J. (2015). Doing Bayesian Data Analysis: A tutorial with R, JAGS and Stan, 2ed. Elservier.
4.	Turkman, M.A.A., Paulino, C.D. and Muller, P. (2019). Computational Bayesian Statistics: An Introduction. Cambridge University Press.
5.	Congdon, P. (2006). Bayesian Statistical Modelling, 2ed. Wiley Series in ProbabilityandStatistics.
6.	Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S., Dunson, D.B., Vehtari, A. and Rubin, D.B. (2013). Bayesian Data Analysis, 3ed. CRC Press – Chapman & Hall Book.
7.	A. O’Hagan (1994). Kendall's Advanced Theory of Statistics - Vol 2: Bayesian Inference. London: Edward Arnold.
8.	Marin, J. M., & Robert, C. (2007). Bayesian core: a practical approach to computational Bayesian statistics. Springer Science & Business Media.
9.	Lee, P. M. (2012). Bayesian statistics: an introduction. John Wiley.
10.	Press, S. J. (1989). Bayesian statistics: principles, models, and applications. New York: Wiley.
11.	Berry, D. A. (1996). Statistics: a Bayesian perspective. Belmont, CA: Duxbury Press.
12.	P. G. Kinnas, H. A. Andrade (2010). Introdução à Análise Bayesiana (com R). Porto Alegre: Editora maisQnada.
13.	Migon, H. S., Gamerman, D., & Louzada, F. (2014). Statistical inference: an integrated approach. Chapman and Hall/CRC.
 

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