Sumários

Aula nº 11 (TP)

14 Dezembro 2022, 20:30 • Maria Helena Mouriño Silva Nunes

Algoritmo EM: aplicação do algoritmo para a obtenção dos estimadores de máxima verosimilhança na mistura de duas populações Gaussianas. Uso do package R para auxiliar os cálculos realizados.

Apresentação do trabalho prático que os alunos têm de realizar.

Aula nº 11 (T)

14 Dezembro 2022, 19:00 • Maria Helena Mouriño Silva Nunes

Algoritmo EM (Expectation-Maximization): enquadramento.

Descrição do algoritmo EM. Sua importância no contexto das misturas de distribuições de probabilidade.

Aula nº 10 (TP)

7 Dezembro 2022, 20:30 • Maria Helena Mouriño Silva Nunes

Dedução do estimador de máxima verosimilhança do parâmetro p, de uma distribuição binomial.

Exercício 3 de CB: dedução da função massa de probabilidade de uma binomial truncada; estimador de máxima verosimilhança do parâmetro p, de uma distribuição binomial truncada. Problema em não se conseguir obter uma expressão analítica para o mesmo.

Aula nº 10 (T)

7 Dezembro 2022, 19:00 • Maria Helena Mouriño Silva Nunes

Método da máxima verosimilhança: ideia intuitiva; definição formal.

Estimador de máxima verosimilhança. Determinação do estimador, sob condições de regularidade.

Propriedades dos estimadores de máxima verosimilhança.

Aula nº 9 (TP)

30 Novembro 2022, 20:30 • Maria Helena Mouriño Silva Nunes

Verosimilhança: resolução do exercício 2 de CB.