Ementa

Paradigma Bayesiano. Aleatoriedade. Probabilidade Subjetiva. Teorema de Bayes. Modelo Bayesiano: Distribuições a priori, a posteriori e preditiva. Princípio da Verossimilhança. Distribuições a priori. Famílias conjugadas. Modelos hierárquicos. Misturas finitas. Inferência para os modelos conjugados. Inferência. Elementos de teoria de Decisão. Estimação Pontual. Intervalo de Credibilidade. Teste de Hipótese. Predição. Comparação e validação de modelos. Modelos de regressão e Seleção de variáveis. Analise de referência. Modelos Probit, Logit a log-linear. Métodos computacionais. Métodos numéricos de integração, Método da Rejeição, SIR; métodos de simulação Monte Carlo via cadeias de Markov.

Código da disciplina: EST877

Tipo da atividade: optativa

Créditos mínimo: 4

Carga horária (horas):

Teórica	Prática	Total
60	0