inferência bayesiana

UNIDADE UNIVERSITÁRIA: Faculdade de Ciências e Tecnologia
CURSO DE: Estatística
HABILITAÇÃO: Bacharelado
OPÇÃO
DEPARTAMENTO RESPONSÁVEL: Departamento de Estatística
IDENTIFICAÇÃO
CÓDIGO
DISCIPLINA OU ESTÁGIO
PROGRAMA
DE
ENSINO DA
GRADUAÇÃO
2013
SERIAÇÃO IDEAL
3.º ano
INFERÊNCIA BAYESIANA
OBRIG/OPT/EST
Obrigatória
PRÉ/CO/REQUISITOS
Probabilidade II (PRÉ)
CRÉDITOS
CARGA HORÁRIA
TOTAL
04
60 h
ANUAL/SEM
1.º Semestre
DISTRIBUIÇÃO DA CARGA HORÁRIA
TEÓRICA
45 h
PRÁTICA
TEÓRICO/PRÁTICA
15 h
OUTRAS
NÚMERO MÁXIMO DE ALUNOS POR TURMA
AULAS TEÓRICAS
AULAS PRÁTICAS
AULAS TEÓRICO/PRÁTICAS
OBJETIVOS (ao término da disciplina o aluno deverá ser capaz de:)
- utilizar uma metodologia alternativa para inferência estatística sob o enfoque Bayesiano.
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO (título e discriminação das Unidades)
UNIDADE I - O conceito de Probabilidade e Teorema de Bayes.
1.1 Incerteza e Probabilidade
1.2 Probabilidade Frequentista
1.3 Probabilidade Subjetiva
1.4 Teorema de Bayes
UNIDADE II – O método Bayesiano
2.1 Verossimilhança
2.2 Princípio da verossimilhança
2.3 Distribuição a priori
2.4 Distribuição a posteriori
UNIDADE III – Distribuições a priori
2.5 Prioris conjugadas
2.6 Prioris não-informativas
2.7 Prioris impróprias
2.8 Prioris subjetivas: Elicitação
UNIDADE IV – Inferência conjugada
4.1 Modelo normal
4.2 Modelos discretos.
4.3 Outras comuns distribuições
UNIDADE V – Estimação
5.1 Introdução à Teoria da Decisão
5.2 Estimação por intervalo: intervalos de credibilidade e HPD
5.3 Teste de Hipóteses
5.4 Fator de Bayes
5.5 Inferência Preditiva
OUTRAS
UNIDADE VI – Inferência Bayesiana multivariada
4.4 Prioris Multivariadas
4.5 Modelo normal com média e variância desconhecidas
4.6 Modelo normal multivariado.
4.7 Regiões de Credibilidade
UNIDADE VII – Métodos Bayes hierárquico e Bayes Empírico
5.6 Método Bayes Empírico
5.7 Método Bayes hierárquico
UNIDADE VIII - Métodos de Aproximação Analítico e Numérico
7.1 Introdução
7.2 Métodos Analíticos: Aproximação à distribuição normal e Método de Laplace
7.3 Métodos Numéricos
METODOLOGIA DE ENSINO
- aulas expositivas;
- aulas práticas de exercícios.
BIBLIOGRAFIA BÁSICA
1. LEE, P. (1989). Statistics: An Introduction. Edward Arnold.
2. GAMERMAN, D. ; MIGON, H. (1999). Statistical Inference: An Integrated Approach, A. Hodder Arnold.
3. PAULINO, D.; TURKMAN, M.A. e MURTEIRA, B. (2003) . Estatística Bayesiana. Fundação Calouste Gulbenkian –
Lisboa .
4. GELMAN, A. (1995). Bayesian Data Analysis. Chapman & Hall.
5. PRESS, J. S. (1989). Bayesian Statistics: Principles, Models and Applications. John Wiley & Sons. New York
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR
O'HAGAN, A. (2005). Bayesian Inference, Edward Annold, London.
CRITÉRIO DE AVALIAÇÃO DA APRENDIZAGEM
Provas escritas bimestrais.
O Regime de Recuperação (RR), previsto na Resolução Unesp nº 106, de 07 de agosto de 2012, será constituído por uma
avaliação, contendo todo o conteúdo programático, cuja nota substituirá a nota final da disciplina. Esta avaliação deverá
ser aplicada no período especificado no calendário escolar da FCT/UNESP ou poderá ser antecipada caso o docente tenha
cumprido o mínimo exigido de dias letivos, a carga horária exigida e consolidado a disciplina.
EMENTA (Tópico que caracteriza as unidades dos programas de ensino)
Probabilidade e Teorema de Bayes, Principio da verossimilhança, Distribuições a priori e a posteriori, Densidade preditiva,
Métodos hierárquicos e empíricos, Estimação, Introdução à Teoria da Decisão, Testes de hipóteses, Fator de Bayes. Uso
de softwares apropriados. Aplicações Gerais
HORÁRIO DE ATENDIMENTO AO ALUNO:
APROVAÇÃO
DEPARTAMENTO: 09/11/2012.
CONSELHO DE CURSO: 09/11/2012.
CONGREGAÇÃO:
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