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Área de concentração: 104131 - Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

Criação: 13/11/2023

Nº de créditos: 10

Carga horária:

Teórica Por semana	Prática Por semana	Estudos Por semana	Duração	Total
4	2	4	15 Semanas	150 Horas

Docentes responsáveis:

Daiane Aparecida Zuanetti

Objetivos:

Apresentar ao aluno as principais técnicas computacionais utilizada na solução de problemas de inferência estatística e inferência Bayesiana.

Justificativa:

Atualmente os problemas de inferência estatística são problemas de grande porte que exigem grandes esforços computacionais para resolvê-los. As ferramentas apresentadas neste curso são fundamentais para que o aluno possa abordar a soluções de problemas práticos e atuais.

Conteúdo:

Métodos para geração de variáveis: Métodos para distribuição U(0,1); Métodos para distribuições específicas como normal, Poisson, etc; Método da inversa da função de distribuição; Métodos de rejeição; Métodos adaptativos. Método geral de simulação. Métodos baseados em reamostragem: Bootstrap paramétrico e não paramétrico, e Jackknife. Métodos baseados em Cadeias de Markov: Metropolis, Metropolis-Hastings, Gibbs sampling, importance sampling e data augmentation. Diagnósticos de convergência: Geweke, Gelman & Rubin, Raftery & Lewis, Heidelberger & Welch,autocorrelações e correlações cruzadas.

Forma de avaliação:

A nota final (MF) será obtida da seguinte forma: MF = 0.30*P1 + 0.30*P2 + 0.30*P3 + 0.1*T.Na expressão acima, MF = média final; T = média de apresentação de trabalho e Pi = nota na i-esima prova.

Observação:

Nenhuma.

Bibliografia:

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GAMERMAN, D.; LOPES, H.F. Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, 2nd. edition.2a. ed. Londres: Chapman & Hall/CRC, v. 1, 2006.
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