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CE-227: Inferência Bayesiana

CE-227: Inferência Bayesiana

Detalhes da oferta da disciplina

  1. Período: Turmas (Estatística), 1o semestre de 2016
  2. Professor(es) Responsável(is):
  3. Horário e Local das aulas:
  4. * Segunda, 19:00 - 20:30 (Sala 2 do LABEST a confirmar)
  5. * Quarta, 20:30 - 22:30 (Sala B do LABEST a confirmar)
  6. Calendário completo Resoluções do CEPE:
  7. Datas do curso:
    29/02/2016 02/07/2016 11/07 a 16/07/2016
    Início das aulas Último dia letivo do 2o semestre Exames finais
  8. Avaliações: (ainda sujeito a modificações)
    Atividade Data Pontuação Conteúdo Informações
    Avaliações Semanais 2as feiras 40 pontos Conteúdo da(s) semana(s) anterior(es)
    1a prova a definir 30 pontos
    2a prova a definir 30 pontos
    Final Todo conteúdo do curso
  9. Resultados das avaliações

Programa/Objetivos da Disciplina

Materiais do Curso

  • Notas de aula (última atualização: 12/05/2016, 16:00)
  • Referências: Existe uma grande quantidade de publicações na forma de livros ou textos na web, com abordagens e diferentes níveis e diferentes focus (área de aplicação, métodos computacionais, etc). Seguem-se duas sugestões, mas outros materiais pode ser adotados.
    [2012, book]
    Lee, P. (2012). Bayesian Statistics -- An Introduction Wiley.
    [1999, book]
    Migon, H., & Gamerman, D. (1999). Statistical Inference: An Integrated Approach Arnold.
    [2009, book]
    Robert, C., & Casella, G. (2009). Introducing Monte Carlo Methods with R Springer-Verlag.

Histórico das Aulas do Curso

Acompanhe o histórico das aulas do curso com as datas, conteúdo abordado e atividades recomendadas.

Outros materiais

ATENÇÃO: estes arquivos/página poderão ser atualizados durante o curso.

Referências Bibliográficas

Nota: existem diversos textos de estatística compatíveis com o programa do curso. Consulte o professor sobre a adequação de qualquer outra referência bibliográfica.

  1. Referências principais
  2. Referências complementares:
  3. Leituras complementares:

Programas computacionais

O curso não prevê conteúdo computacional. Entretanto todo o conteúdo abordado pode ser tratado computacionalmente por planilhas eletrônicas (como por exemplo o OpenOffice), linguagens ou programas estatísticos. O uso de programas computacionais pode auxiliar (e muito!) o entendimento do conteúdo do curso e não será parte da avaliação.

  1. Programa para estatística
      1. Uma página interessante com uma introdução ao R
      2. R-Studio um ambiente para facilitar uso do R
      3. R-br é a lista de discussão em português sobre o uso do R
  2. Programas para matemática simbólica
    1. Maxima (e interface wxmaxima)

Espaço Aberto

Página aberta para edição, troca de informações e interação dos participantes do curso .


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