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15.342-7 - Estatística Bayesiana

Número de Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Fórmula de Bayes: Introdução às distribuições a priori e a posteriori, Densidade preditiva, Principio da verossimilhança. Distribuições a Priori. Funções de perda, Estimação, Testes de hipóteses, Fator de Bayes. Métodos Computacionais em Inferência Bayesiana. Uso de softwares apropriados. Aplicações Gerais.

Objetivos gerais:

Apresentar aos alunos uma metodologia alternativa para inferência estatística sob o enfoque Bayesiano.

Bibliografia:

Referências Básicas:

1. BOX, G. E. P.; TIAO, G. C. Bayesian Inference in Statistical Analysis, Jhon Wiley and Sons, Inc. 1992.
2. PAULINO, C.D.; TURKMAN, M.A.A.; MURTEIRA, B. Estatística Bayesiana. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa, 2003.
3. DEGROOT, M. Optimal statistical decisions. McGraw-Hill, New York, 1970.

Referências Complementares:

1. DEGROOT, M.H.; SCHERVISH, M.J. Probability and Statistics. Addison-Wesley Publishing Company, Massachusetts, 2001.
2. BERGER, J.O. Statistical decision theory and Bayesian analysis. Springer, 1985.
3. BERNARDO, J.; Smith, A. Bayesian Theory. Wiley, 1994.
4. WINKLER, R.L. An introduction to Bayesian inference and decision. Holt, Rinehart and Winston, New York, 1972.
5. HOFF, P.D. A first course in Bayesian statistical methods. Springer, 2009.
6. MOOD, A.M., GRAYBILL, F.A. & BOES, D.C., Introduction to the Theory of Statistics. McGraw-Hill International Editions, 3a. ed., 1974.