Aula teórica por video conferência

14 Maio 2020, 16:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez

Como utilizar os valores simulados da distribuição a posteriori para estimar distribuições marginais e predizer valores futuros. 

Métodos MCMC. Breve revisão dos conceitos fundamentais de cadeiras de Markov. O método de amostragem de Gibbs. Exemplos.

Aula Prática por video conferência

7 Maio 2020, 18:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez

Resolução do exercício 20.

Aula teórica por video conferência

7 Maio 2020, 16:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez

Noções fundamentais acerca de testes de hipóteses bayesianos. Razão de chances a priori. Razão de chances a posteriori. O factor de Bayes e sua interpretação. Exemplo. 

Métodos computacionais na inferência estatística. Breve revisão do método de Monte Carlo. Métodos para calcular integrais complexos. - métodos analíticos, métodos numéricos, métodos de simulação. Como simular observações usando o método da transformação uniformizante (exemplo - distribuição exponencial). O método de Box-Muller para simular de uma normal reduzida. Métodos mais sofisticados para amostrar da distribuição a posteriori - o método da rejeição; método de rejeição adaptativo (Adaptive Rejection Sampling) ; método de amostragem por importância (Importance Sampling) e método de reamostragem ponderada (Weighted Boostrap).

Aula Prática por video conferência

30 Abril 2020, 18:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez

Resolução detalhada do exercício 18.

Aula teórica por video conferência

30 Abril 2020, 16:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez

Breves noções sobre teoria da decisão. Elementos de um problema de decisão. Noção de perda esperada. A regra de decisão de Bayes. Exemplo da gripe. Estimação Pontual. Exemplo: obtenção da média a posteriori como estimador pontual de um parâmetro theta no caso da função de perda quadrática.  Definição de região de credibilidade. Definição de região HPD. Exemplo.