1000610 - Análise de Dados sob Enfoque Bayesiano

Créditos: 2 Teóricos e 2 Práticos
Requisito: (Estatística Computacional B e Estatística 2e Probabilidade C) ou (Métodos Computacionalmente Intensivos em Estatística)
Requisitos Recomendados: Estatística Bayesiana. Séries Temporais. Análise de Sobrevivência e Confiabilidade. Modelos Lineares Generalizados.
Objetivos: Tratar e abordar a solução de problemas reais sob o paradigma Bayesiano, familiarizando o aluno com este paradigma e oseu uso, discutindo como realizar a estimação de um modelo estatístico, interpretar e analisar os resultados. Preparar o aluno para realizar análises estatísticas sob enfoque Bayesiano.
Ementa: Revisão do método Bayesiano. Seleção de modelos, comparação e validação. Uso de software para análise Bayesiana. Análise de dados categóricos. Regressão Linear, Modelos Lineares Generalizados. Análise de sobrevivência. Séries temporais e modelos preditivos.

Bibliografia Básica: CONGDON, Peter. Bayesian statistical modelling. 2.ed. Chichester: John Wiley & Sons, 2006. DEGROOT, Morris H. Optimal statistical decisions. New York: McGraw-Hill Book, c1970. GELMAN, Andrew; CARLIN, John B.; STERN, HalS.; RUBIN, Donald B. Bayesian data analysis. 2. ed. Boca Raton, Fla.: Chapman&Hall/CRC, c2004.

Bibliografia Complementar: ALBERT, Jim. Bayesian computation with R. NewYork: Springer, 2009. 298p. BOX, George E. p.; TIAO, George C. Bayesian inferencein statistical analysis. New York: John Wiley, 1992. CARLIN, Bradley P.; LOUIS, Thomas A. Bayes and empirical bayes methods for data analysis. Boca Raton, Fla.: Chapman&Hall,1998. BROEMELING, Lyle D. Bayesianan alysis of linear models. New York: Marcel Dekker, c 1985. DEGROOT, Morris H.; SCHERVISH, Mark J. Probability and statistics. 4. ed. Boston: Pearson Addison-Wesley, 2012.