Sumários
4ª Aula Teórica
9 Março 2017, 16:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez
O modelo Poisson(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. Avaliar o comportamento da distribuição a posteriori de theta quando a dimensão da amostra, n 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. Avaliar o comportamento da distribuição a posteriori de theta quando a dimensão da amostra, n for grande e/ou a distribuição a priori é pouco informativa.
3ª Aula Teórica
2 Março 2017, 16:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez
Uso sequencial do teorema de Bayes (continuação). Exemplo: caso da hemofilia.
Teorema de Bayes no caso contínuo.
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). Avaliar o comportamento da distribuição a posteriori de theta quando a dimensão da amostra, n, for muito superiori a a+b.