CE-227: Inferência Bayesiana

1. Período: Turmas (Estatística), 1o semestre de 2018
2. Professor(es) Responsável(is):
   • Paulo Justiniano Ribeiro Jr, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação)
     1. Horários de atendimento do Professor :
        • Dias/Horários: terças e quintas, 17:30 - 18:30
        • Local: LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), prédio do DInf, andar superior (acesso pelo corredor das salas PA)
        • OBS: Os dias e horários acima são preferenciais, contatar o professor (pessoalmente/email) se horários diferentes destes forem realmente necessários
3. Horário e Local das aulas:
4. Segunda, 19:00 - 20:30 (PA-04)
5. Quarta, 20:45 - 22:15 (PA-04)
6. Calendário completo Resoluções do CEPE:
   • Resolução 30-17 CEPE que estabelece o calendário para 2018 (formato PDF)
7. Datas do curso:

   19/02/2018	23/06/2018	02 a 07/07/2018
   Início das aulas	Último dia letivo do semestre	Exames finais

8. Avaliações: (ainda sujeito a modificações)

   Atividade	Data	Pontuação	Conteúdo	Informações
   Avaliações Periódicas	serão avisadas no decorrer do curso		Conteúdo da(s) semana(s) anterior(es)
   1a prova	02/05		Correspondente às notas de aula do curso e aulas até 18/04
   2a prova	06/06
   3a prova	20/06
   Final		–	Todo conteúdo do curso

9. Resultados das avaliações
   1. Resultados (por TURMA/GRR)
   2. Resumo dos resultados

• Notas de aula
• Página com materiais do Prof Ricardo Ehlers
• 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 sugestões, mas outros materiais pode ser adotados.

  [2013, book | www]

  Stone, J. V. (2013). Bayes' Rule: A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis Sebtel Press.

  [2012, book]

  Lee, P. (2012). Bayesian Statistics -- An Introduction Wiley.

  [2015, book]

  Migon, H., Gamerman, D., & Louzada, F. (2015). Statistical Inference: An Integrated Approach (2 ed.) CRC Press.

  [2009, book]

  Robert, C., & Casella, G. (2009). Introducing Monte Carlo Methods with R Springer-Verlag.

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

ATENÇÃO: estes arquivos/página poderão ser atualizados durante o curso. Algumas provas de anos anteriores

1. Av 01
2. Av 02
3. Av 03
4. Av 04
5. Prova 01

Avaliações do semestre:

1. 1a avaliação intermediária
2. 2a avaliação intermediária
3. 1a prova
4. 2a prova
5. 3a prova

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:
   • How maths helped find an earlier crash

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. The R project for Statistical Computing: página do programa R
      1. Curso sobre o uso do R no LEG
      2. Uma página interessante com uma introdução ao R
      3. R-Studio um ambiente para facilitar uso do R
      4. R-br é a lista de discussão em português sobre o uso do R
2. Programas para matemática simbólica
   1. Wolfram alpha
   2. Maxima (e interface wxmaxima)
      • Manual em português
      • Vídeos
   3. Axiom
   4. Sympy
      • Interface do R com o Sympy
      • Manual do R-Sympy
   5. Yacas

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