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Minicurso: "Introdução
à Estatística Bayesiana: Fundamentos,
Métodos e Aplicações"
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Local e data: Anfiteatro 0.31 do
Departamento de
Matemática, Faculdade de Ciências da
Universidade do Porto
Rua do Campo Alegre s/n,
4169-007 Porto. Tm.: 92 319 27 63.
Datas: 17 de fevereiro de 2020.
Horas: 10h-11h30, 11h45-13h,
14h30-16h e 16h30-18h.
Datas: 18 de
fevereiro de 2020. Horas: 10h-11h30,
11h45-13h, 14h30-16h e 16h30-18h. |
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O
curso é gratuito mas tem uma
capacidade máxima de 30
participantes. A inscrição é
obrigatória aqui.
Curso financiado
pelo GEMAC
e CMUP.
Organização: J N Tavares e Rita Gaio
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Resumo:
- Estatística Clássica versus
Estatística Bayesiana. Teorema de
Bayes e essência da metodologia
bayesiana. Ilustrações básicas de
procedimentos inferenciais.
- Representação da informação a
priori. Distribuições não
informativas (Bayes-Laplace e
Jeffreys). Distribuições conjugadas
naturais. Caraterísticas do
paradigma bayesiano.
- Aplicações a problemas com
soluções analiticamente exatas ou
assintóticas: Análise de modelos
lineares gaussianos e de modelos
para dados categorizados.
- Inferência por simulação
estocástica. Métodos de Monte Carlo
tradicionais. Ilustrações com
software.
- Avaliação de modelos: Crítica e
adequação; seleção e comparação.
- Inferência por métodos de Monte
Carlo baseados em Cadeias de Markov
(MCMC): Ideias básicas e algoritmos
de simulação.
- Implementação ilustrada da
inferência bayesiana via MCMC no
software OpenBUGS ou JAGS.
- Aplicações a problemas práticos de
vários domínios científicos.
Apresentação (PDF)
Exercícios propostos >>>>>
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Bibliografia fundamental
Paulino, Amaral Turkman, Murteira e
Silva (2018), Estatística Bayesiana,
2ª ed.. Fundação Calouste Gulbenkian.
Lisboa.
Amaral Turkman, Paulino e Müller (2019).
Computational Bayesian Statistics -
an Introduction, Cambridge
University Press. Cambridge.
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Responsáveis
 Carlos Daniel
Paulino foi Professor Associado
com Agregação do Instituto Superior
Técnico (IST) e mantém-se como
investigador integrado do Centro de
Estatística e Aplicações da Universidade
de Lisboa (CEAUL). Obteve os graus de
Licenciado em Engenharia Química pelo
IST, Mestre em Estatística e
Investigação Operacional pela FCUL e
Doutor em Ciências Estatísticas pela
Universidade de São Paulo, Brasil. Na
sua atividade docente lecionou várias
disciplinas de licenciatura e
pós-graduação abordando variados tópicos
tais como Probabilidade e Estatística,
Inferência e Decisão Estatística,
Estatística Bayesiana, Estatística
Matemática, Análise de Dados
Categorizados, Análise de Sobrevivência,
Estatística Espacial e Teoria
Estatística. Publicou vários artigos de
investigação de natureza diversa nas
áreas de Inferência Estatística, Dados
Discretos, Dados Incompletos e
Mal-Classificados e Estatística
Bayesiana e é coautor de mais seis
livros. Homepage.
 Giovani
Loiola da Silva é Professor
Auxiliar do Departamento de Matemática
do Instituto Superior Técnico (IST) e
membro integrado do Centro de
Estatística e Aplicações (CEAUL), ambos
da Universidade de Lisboa. Obteve
graduação em Estatística pela
Universidade Federal do Ceará - Brasil,
mestrado em Estatística do IME,
Universidade de São Paulo, doutoramento
em Matemática do IST, e concluiu
um estágio de pós-doutoramento em
Estatística na Simon Fraser University -
Canadá. Tem lecionado várias disciplinas
de graduação e pós-graduação em
instituições brasileiras (e.g.,
Universidade Federal de São Carlos) e no
IST. Publicou vários artigos
científicos, nomeadamente nos tópicos de
Análise de Sobrevivência, Modelos
Espaço-temporais, Modelos Lineares
Generalizados, Modelos Aditivos
Generalizados, Estatística Computacional
e Estatística Bayesiana, e é coautor de
três livros. Homepage
Departamento de
Matemática, Faculdade de Ciências da
Universidade do Porto
Rua do Campo Alegre s/n,
4169-007 Porto, Portugal
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