Disciplina Curricular
Processos de Previsão e Decisão PPDec
Curso de Especialização em Data Science - 1_PGDSc 2017/18
Contextos
Grupo: 1_PGDSc 2017/18 > Especialização > Optativas > 768 - PGDSc - Grupo 4
Período:
Grupo: 1_PGDSc 2017/18 > Especialização > Optativas > 765 - PGDSc - Grupo 1
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Apresentar princípios e métodos básicos relevantes para a decisão económica e a monitorização ou controle de processos – em especial, regras de decisão óptima, baseadas em previsões, para resolução de problemas de aprovisionamento e de investimento; reforçar os aspectos de modelação e representação e de programação em computador; dar ênfase ao estudo de modelos estocásticos dinâmicos e acentuar a dualidade e complementaridade dos modelos preditivos e prescritivos.
Programa
1. Processos e modelos preditivos vs prescritivos - conceitos básicos. - Exemplos de problemas de análise de decisão, e de critérios de optimalidade. - Tipologia e exemplos de séries temporais, modelos e métodos de previsão, e medidas de desempenho. 2. Previsão de séries temporais - Alisamento exponencial simples. Aplicações. Previsão de processos de procura irregular. - Variantes de AE. Métodos de estimação recursiva. - Decisão óptima baseada em previsões. - Modelos lineares e não lineares. Curvas de crescimento. Previsão Tecnológica. 3. Problemas de decisão simples - Tabelas de decisão. Decisão sob risco. - Modelo estocástico de período único (Problema do Ardina). - Modelos estocásticos bi-período. Árvores de Decisão. 4. Processos de decisão iterados - Regras de cooperação/competição. Dilema do Prisioneiro Iterado. - Regras de controlo: revisão periódica vs. revisão contínua. - Processos markovianos. Processos de decisão markovianos. Programação dinâmica estocástica.
Métodos de ensino e avaliação
Aulas teóricas e teórico-práticas, com coordenação e interligação total entre elas. Exame escrito obrigatório, e exercícios (trabalhos) para avaliação complementar opcionais.