Sumários
5ª Aula PL
16 Março 2023, 18:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez
Exercícios 6 e 7 - Modelo Poisson-Gama; representações gráficas das distribuições a priori e a posteriori do parâmetro theta do modelo Poisson; obtenção, em R, de intervalos de credibilidade a posteriori para theta.
5ª Aula T
16 Março 2023, 16:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez
O modelo Normal quando miu é conhecido e sigma^2 é desconhecido. Introdução da distribuição gama invertida; como se obtém a expressão da fdp dessa distribuição. Apresentação da distribuição a posteriori de sigma^2 no caso do modelo Normal com miu conhecido e sigma^2 desconhecido.
Noção de distribuição
preditiva. Dedução da distribuição preditiva no caso de uma amostra de dimensão
n do modelo Poisson(theta), theta > 0 e distribuição a priori para
theta exponencial(1). A distribuição preditiva do modelo Normal(miu,sigma) no
caso de sigma ser conhecido.
4ª Aula PL
9 Março 2023, 18:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez
Exercício 5. Exercício 6 a). Explicação da alínea d) de forma a poder ser realizada em casa.
4ª Aula T
9 Março 2023, 16:30 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez
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 real 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. Realização dos cálculos que
permitem obter a 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.