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Diferenças
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disciplinas:ce227-2016-01:historico [2016/04/13 10:16] paulojus [section 4] |
disciplinas:ce227-2016-01:historico [2016/04/19 18:25] paulojus |
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| Linha 28: | Linha 28: | ||
| | 06/04 Qua |desenvolver análises análogas às vistas na última aula para algum outro modelo com 1 parâmetro (excluindo da binomial ou algum dos parâmetros da normal) | | | | | | 06/04 Qua |desenvolver análises análogas às vistas na última aula para algum outro modelo com 1 parâmetro (excluindo da binomial ou algum dos parâmetros da normal) | | | | | ||
| | 11/04 Seg |Discussão das análises feitas pelos participantes do curso. Modelos com mais de um parâmetro - ideais fundamentais. Distribuições posterioris marginais, conjuntas e condicionais. |Cap 4 do material do curso | | | | | 11/04 Seg |Discussão das análises feitas pelos participantes do curso. Modelos com mais de um parâmetro - ideais fundamentais. Distribuições posterioris marginais, conjuntas e condicionais. |Cap 4 do material do curso | | | | ||
| + | | 13/04 Qua |Resumos da posteriori |Cap 5 do material do curso | |Preparar material para discussão sobre FBST | | ||
| + | | 18/04 Seg |Predição Bayesiana |Cap 6 do material do curso | |[[#18/04|Ver abaixo]] | | ||
| + | |||
| === 29/02 === | === 29/02 === | ||
| Manifestar uma opinião subjetiva sobre o parâmetro de uma distribuição binomial. (basear-se no contexto de intenção de voto discutido em aula) | Manifestar uma opinião subjetiva sobre o parâmetro de uma distribuição binomial. (basear-se no contexto de intenção de voto discutido em aula) | ||
| Linha 43: | Linha 46: | ||
| Propor e implementar algorítimos para discretização da posteriori e amostragem via métodos a rejeição e MCMC. | Propor e implementar algorítimos para discretização da posteriori e amostragem via métodos a rejeição e MCMC. | ||
| + | === 18/04 === | ||
| + | Considere o modelo de verossimilhança <latex>[Y|\mu, \sigma^2] \sim N(\theta, \sigma^2)</latex> e a priori <latex>\tau = 1/\sigma^2 \sim Ga(a, b)</latex>. Mostre como obter a densidade: \\ <latex>[Y|\theta, a, b] = \frac{\Gamma((n/2)+a)}{\pi^{n/2} \Gamma(a) (\sum_i (x_i - \theta)^2 + 2b)^{(n/2)+a}}</latex>. \\ Como este resultado pode ser interpretado? | ||
