disciplinas:lce5715-2014

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LCE-5715 - Métodos Computacionais para Inferência com Aplicações em R

Detalhes da oferta da disciplina

Período: segundo semestre de 2014, no programa de pós graduação de estatística e experimentação agronômica da ESALQ/USP
Matrículas e informações: com Solange de Assis Paes Sabadin (solange.sabadin AT usp.br) ou Mayara Segatto (mayarasegatto AT gmail.com) na secretaria do programa, Telefone: (19) 3429-4144, ramal 231
Professores Responsáveis:
1. Cristian Marcelo Villegas Lobos (ESALQ/USP)
2. Paulo Justiniano Ribeiro Jr, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação)
Horários e Locais:
- As aulas serão na sala 315
- Horário: Sextas, 8:00 às 12:00
Datas especiais:

15/08 05/12

Início das aulas Último dia de aula

Bonat et al. (curso do SINAPE/2012, pdf com versão atualizada)
Albert, J. (2009) Bayesian Computation with R. Second Edition. New York: Springer.
Braun, W. J. e Murdoch, D. J. (2007). A First Course in Statistical Programming with R. Cambridge University Press.
Gamerman, D. e Lopes, H. F. (2006). Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference. Second Edition. London: Chapman & Hall/CRC Press.
McLachlan, G. e Krishnan, T. (1996). The EM Algorithm and Extensions. John Wiley & Sons, New York.
Ribeiro Jr, P. J., Bonat, W. H., Krainski, E. T. e Zeviani, W. M. (2012). Métodos computacionais para inferência estatística. SINAPE.
Rizzo, M. (2008). Statistical Computing with R. CRC/Chapman Hall.
Robert, C. e Casella, G. (2010). Introducing Monte Carlo Methods with R. New York: Springer.
Robert, C. e Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2a edição). Springer.
Tanner, M.A.(1996). Tools for statistical inference methods for the exploration of posterior distributions and likelihood functions. Springer, New York.
Venables, W. N. e Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth Edition. New York: Springer-Verlag.