INFORMAÇÕES
Programa (Inclui: Objetivos, Conteúdos, Avaliação e Bibliografia)
Avaliação Facultativa:
Os alunos interessados podem resolver os seguintes exercícios e entregá-los nas datas indicadas. A nota obtida será adicionada à nota final do exame (cotado para 20 valores).
* Primeiro Exercício:
Exercício facultativo 1 (estimação pelo método de máxima verosimilhança); Cotação máxima: 0.5 valores.
PRAZO: 31 de outubro de 2019
FORMATO: Word /ou/ Latex-pdf /ou/ digitalizado-pdf para lmsousa@fc.ul.pt
* Segundo Exercício:
Exercício facultativo 2 (método de Newton Raphson); Cotação máxima: 0.5 valores.
PRAZO: 26 de novembro de 2019
FORMATO: Word /ou/ Latex-pdf /ou/ digitalizado-pdf + script do R para lmsousa@fc.ul.pt
* Terceiro Exercício:
Exercício facultativo 3 (algoritmo EM); Cotação máxima: 0.5 valores.
PRAZO: 22 de dezembro de 2019
FORMATO: Word /ou/ Latex-pdf /ou/ digitalizado-pdf
Bibliografia:
1. Modelação Estatística (Turkman)
2.1 Princípios de redução de dados (Casella cap 6/7, Young cap 6)
2.2 Princípio da verosimilhança (Casella p 290, Davison cap 4, Young cap 8)
2.4 Métodos iterativos
(NR - Davison p 115, Conte p 28)
(EM - Casella cap 7, Lange cap 10,McLachlan)
4.2 Bootstrap Não Paramétrico (Lange cap 22, Young cap 11, Good)
5. Métodos bayesianos (Paulino)