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CE-227 - Primeiro semestre de 2018
No quadro abaixo será anotado o conteúdo dado em cada aula do curso.
São indicados os Capítulos e Sessões correspondentes nas referências bibliográficas,
bem como os exercícios sugeridos.
Veja ainda depois da tabela as Atividades Complementares.
Observação sobre exercícios recomendados os exercícios indicados são compatíveis com o nível e conteúdo do curso.
Se não puder fazer todos, escolha alguns entre os indicados.
Conteúdos das Aulas
| Data | Conteúdo | Leitura | Exercícios | Tópico |
|---|---|---|---|---|
| 19/02 Seg | Informações sobre o curso. Motivação inicial pela discussão de 3 situações | Cap 1 da "apostila" do curso | Ver abaixo e sugerido em aula | |
| 21/02 Qua | Discussão dos problemas propostos na aula anterior. Teorema de Bayes para o casos discretos e contínuos. Exemplo verossimilhança binomial e priori Beta. Obtenção de priori a partir da "opinião" sobre a proporção. | Cap 2 da "apostila" do curso, até o exemplo 2.2 | Ver abaixo e sugerido em aula | |
| 26/02 Seg | Revisão de conceitos e exemplos discutidos até aqui. Discussão sobre as versões discreta e continua do Teorema de Bayes. Relações entre problemas e notação unificada. Especificação de priori Beta a partir da informação subjetiva | Cap 2 da "apostila" do curso | Ver abaixo e sugerido em aula | |
| 28/02 Qua | 1a avaliação periódica. Discussão da avaliação. Características da abordagem bayesiana: atualização sequencial, suficiência, princípio da verossimilhança | Cap. 2 (todo) | 1a avaliação periódica | |
| 05/03 Seg | Elicitação de priori para o exemplo de verossimilhança binomial com priori beta - apresentação de implementação. Distribuição marginal e relações com modelos de efeitos aleatórios. Especificação de prioris: conjugadas, impróprias e representações de ignorância | Cap. 3 até 3.4 | ||
| 07/03 Qua | Discussão sobre o Capitulo 3 do material | Cap. 3 | Ver abaixo e sugerido em aula | |
| 12/03 Seg | Implementação de problemas de aula e materiais (Alcides, Bruna e Hektor). Apresentação inicial de exercício de inferência sobre a variância. | Exercício para estudo e discussão | ||
| 14/03 Qua | Inferência para posterioris de forma desconhecida: aproximação normal, discretização e amostragem por MCMC. | ver abaixo |
19/02
- Problema 1: catapora ou varíola? Formalizar e responder pergunta de interesse
- 90% dos que tem varíola apresentam os sintomas reportados
- 80% dos que tem catapora apresentam os sintomas reportados
- prevalência de varíola na população: 1/1000
- prevalência de catapora na população: 1/1000
- Problema 2:
- Assistir a parte inicial do //sketch// four candles/fork handles e notar o problema do reconhecimento de voz
- Relacionar elementos com o problema anterior
- Formalizar notações, atribuir probabilidades e calcular quantidades de interesse
- Problema 3: (está na apostila mas tentar resolver de alguma forma antes de ler o material)
- Uma caixa possui 6 bolas. Retiram-se 3 que são todas pretas. Qual a probabilidade de não haver mais bolas pretas na caixa?
- Ler e resolver exercícios do Capítulo 1 da apostila
21/02
- Revisitar Problema 2: acima
- Considerar o exemplo de aula com dados n=200, y=75 e as prioris escolhidas. Obter gráficos das prioris e posterioris. Verificar o efeito do tamanho de amostra aumentando n e y na mesma proporção e repetindo os gráficos.
- Escrever algum código para obtenção a priori a partir da opinião sobre a proporção cf discutido em aula. Verificar seu código com a sua opinião e as ilustradas em aula (ver tabela a seguir)
| Estimativa | Intervalo | Probabilidade |
|---|---|---|
| 0,63 | (0,40 ; 0,75) | 90% |
| 0,42 | (0,32 ; 0,52) | 80% |
| 0,20 | (0,05 ; 0,35) | 80% |
| 0,50 | (0 ; 1) | 100% |
| 0,30 | (0,20 ; 0,40) | 50% |
26/02
- Completar problemas propostas nas aulas anteriores após as discussões em aula
- Escrever um código para o Exemplo da Poisson (2.3 do material), que permita desenhas as funções e avaliar efeitos de prioris e dados
- Ler e resolver exercícios do Capítulo 2 da apostila
07/03
- Exercícios do Cap 3
- Escrever um código que receba: modelo, dados, priori conjugada e retorne posteriori (parâmetros e gráficos)
14/03
- Reler o material do Exercício para estudo e discussão
- Montar um algoritmo para aproximação por discretização do exemplo
- Tome algum outro modelo de um parâmetro e desenvolva os resultados análogos aos vistos em aula.
