Apolo

Atividade

106047 - Inferência Bayesiana

Período da turma:

14/03/2022 a 14/01/2024

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Descrição:

Programa
1. Probabilidade subjetiva. 2. Permutabilidade, teorema de De Finetti. 3. O método Bayesiano: verossimilhança, distribuição a priori, distribuição a posteriori. 4. Distribuições conjugadas. 5. Qualidade de uma inferência: inferência como um problema de decisão. 6. Estimação pontual. 7. Estimação por região: intervalos de credibilidade, intervalos centrais e regiões de máxima probabilidade posterior (HPD). 8. Testes de hipóteses: probabilidade a posteriori, fator de Bayes, teste de Jefreys, teste genuinamente bayesiano (FBST) e teste de significância adaptativo. 9. Predição.

Bibliografia

1. DeGroot, M. H., & Schervish, M. J. (2012). Probability and statistics. Pearson Education. 2. O’Hagan, A. (1994). Kendall's Advanced Theory of Statistics - Vol 2: Bayesian Inference. London: Edward Arnold. 3. Lindley, D. V. (2013). Understanding uncertainty. John Wiley& Sons. 4. Lindley, D. V. (1988). Making Decisions, 2nd ed. London: John Wiley. 5. Kadane, J. B. (2011). Principles of uncertainty. Chapman and Hall/CRC. 6. P. G. Kinnas, H. A. Andrade (2010). Introdução à Análise Bayesiana (com R). Porto Alegre: Editora maisQnada. 7. Albert, J. (2009). Bayesian Computation with R. Springer Science & Business Media. 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. Migon, H. S., Gamerman, D., & Louzada, F. (2014). Statistical inference: an integrated approach. Chapman and Hall/CRC.

Carga Horária:

60 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

Ministrantes:

Luís Gustavo Esteves

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