Sumários
6ª Aula T
18 Março 2021, 16:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez
Modelo de Poisson (conclusão) - Avaliar o comportamento da distribuição a posteriori de theta quando a dimensão da amostra for grande e/ou a distribuição a priori é pouco informativa. Exemplo ilustrativo.
O modelo Exponencial(theta), theta > 0. Introdução no modelo de informação a priori acerca de theta por meio da distribuição Gama(a,b), a>0 e b>0. Obtenção da distribuição a posteriori de theta com base numa amostra de dimensão n. Expressões do valor médio e da variância de theta a posteriori.
O modelo Normal(theta,sigma^2), sendo miu pertencente a R e sigma > 0. Introdução no modelo de informação a priori acerca de theta por meio da distribuição Normal(b,d^2), sendo b real e d>0. Obtenção da distribuição a posteriori de theta com base numa amostra de dimensão n. Expressões do valor médio e da variância de theta a posteriori. Avaliar o comportamento da distribuição a posteriori de theta quando a dimensão da amostra, n for grande e/ou a distribuição a priori de theta for pouco informativa. Exemplo ilustrativo.
5ª Aula PL
11 Março 2021, 18:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez
Exercícios 4 e 5. Exercício 6 (TPC).
5ª Aula T
11 Março 2021, 16:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez
Modelo Bernoulli - utilização sequencial do teorema de Bayes. Exemplo.
Modelo Bernoulli - estudar o comportamento da distribuição a posteriori de theta quando a dimensão da amostra, n, for muito superior a a+b, soma dos parâmetros da distribuição a priori de theta - Beta(1,b), a>0 e b>0.
Modelo Poisson(theta), theta>0. Obtenção analítica da distribuição a posteriori de theta quando a disribuição a priori de theta é uma Gama(a,b), a>0 e b>0.
4ª Aula T
4 Março 2021, 16:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez
O modelo Bernoulli (theta), 0 < theta < 1. Introdução no modelo de informação a priori acerca de theta por meio da distribuição Uniforme em (0,1). Obtenção da distribuição a posteriori de theta com base numa amostra de dimensão n. Apresentação da distribuição beta e suas características. Expressões do valor médio, variância e moda. Mostrar graficamente a diversidade de formas que a distribuição Beta pode tomar.Chamar a atenção para o facto da uniforme em (0,1) corresponder à Beta(1,1). Obtenção da distribuição a posteriori de theta quando a priori é Beta(a,b), a>0 e b>0 (caso geral).