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).