CE-227: Inferência Bayesiana

1. Período: Turmas (Estatística), 1o semestre de 2016
2. Professor(es) Responsável(is):
   • Paulo Justiniano Ribeiro Jr, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação)
   • Walmes Marques Zeviani, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação)
     1. Horários de atendimento do Professor :
        • Dias/Horários: segundas e quartas, 16:30 - 18:00
        • 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 (Sala 2 do LABEST a confirmar)
5. * Quarta, 20:30 - 22:30 (Sala B do LABEST a confirmar)
6. Calendário completo Resoluções do CEPE:
   • Resolução 49-15 CEPE que estabelece o calendário para 2016 (formato PDF)
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

• Notas de aula (última atualização: 12/05/2016, 16:00)
• 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 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.

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.

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 .