Disciplina Curricular
Estatística Bayesiana EBaye
Mestrado Bolonha em Bioestatística - 3_MBioest 2022/23
Contextos
Grupo: 3_MBioest 2022/23 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Opcionais > 690_Opção B (CMAT)
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
O objetivo desta unidade curricular é introduzir a metodologia bayesiana como uma alternativa à metodologia clássica na resolução de problemas de inferência estatística, bem como comparar ambas as abordagens, apresentando as respetivas vantagens e desvantagens. Os estudantes deverão ser capazes de construir modelos bayesianos, implementá-los recorrendo a software adequado e interpretar corretamente os resultado obtidos.
Programa
1.Probabilidade subjectiva; informação a priori; informação por amostragem; Metodologia Bayesiana versus Metodologia Clássica. 2.Vantagens e desvantagens da Metodologia Bayesiana; Teorema de Bayes; 3.Modelo paramétrico; o parâmetro como variável aleatória; generalização do teorema de Bayes; distribuição a priori e distribuição a posteriori. 4.Considerações sobre a eliciação de distribuições a priori; distribuições a priori não informativas; distribuições a priori conjugadas. 5.Inferências do ponto de vista bayesiano; conceitos gerais sobre estimação (pontual e regional), testes de hipóteses e predição; comparação de modelos. 6.Análise de alguns modelos discretos: modelo binomial; modelo de Poisson. 7.O modelo exponencial. O modelo normal. 8.Técnicas de implementação do paradigma bayesiano 9.Métodos de simulação para amostrar da distribuição a posteriori: Monte Carlo simples e Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC). Método de amostragem de Gibbs. 10. Software WinBUGS.
Métodos de ensino e avaliação
Avaliação: exame escrito (100%)