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LCE-5715 - Métodos Computacionais para Inferência com Aplicações em R

LCE-5715 - Métodos Computacionais para Inferência com Aplicações em R

O objetivo da disciplina é apresentar e discutir os principais métodos computacionais utilizados em inferência estatística. Prover complemento computacional para disciplinas do programa. Capacitar participantes a desenvolver algoritmos e escrever códigos com vistas a implementações de modelos e extensões não contempladas em implementações de software.

Programa Analítico

  1. Programação da função de verossimilhança para variáveis discretas, contínuas ou misturas.
  2. Programação do algoritmo de Newton Raphson.
  3. Programação do algoritmo Scoring de Fisher.
  4. Programação do algoritmo do tipo EM.
  5. Programação do algoritmo Gauss-Newton.
  6. Métodos de aproximação de integrais Monte Carlo, Boostraping.
  7. Exploração numérica da verossimilhança, verossimilhanças perfilhadas e marginais.
  8. Métodos para modelos com efeitos aleatórios.
  9. MCMC – Monte Carlo via Cadeias de Markov.

Detalhes da oferta da disciplina

  1. Período: segundo semestre de 2014, no programa de pós graduação de estatística e experimentação agronômica da ESALQ/USP
  2. Matrículas e informações: com Solange de Assis Paes Sabadin (solange.sabadin AT usp.br) ou Mayara Segatto (mayarasegatto AT gmail.com) na secretaria do programa, Telefone: (19) 3429-4144, ramal 231
  3. Professores Responsáveis:
    1. Cristian Marcelo Villegas Lobos (ESALQ/USP)
  4. Horários e Locais:
    • As aulas serão na sala 315
    • Horário: Sextas, 8:00 às 12:00
  5. Datas especiais:
    15/08 05/12
    Início das aulas Último dia de aula

Referências Bibliográficas

  1. Bonat et al. (curso do SINAPE/2012, pdf com versão atualizada)
  2. Albert, J. (2009) Bayesian Computation with R. Second Edition. New York: Springer.
  3. Braun, W. J. e Murdoch, D. J. (2007). A First Course in Statistical Programming with R. Cambridge University Press.
  4. Gamerman, D. e Lopes, H. F. (2006). Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference. Second Edition. London: Chapman & Hall/CRC Press.
  5. McLachlan, G. e Krishnan, T. (1996). The EM Algorithm and Extensions. John Wiley & Sons, New York.
  6. Ribeiro Jr, P. J., Bonat, W. H., Krainski, E. T. e Zeviani, W. M. (2012). Métodos computacionais para inferência estatística. SINAPE.
  7. Rizzo, M. (2008). Statistical Computing with R. CRC/Chapman Hall.
  8. Robert, C. e Casella, G. (2010). Introducing Monte Carlo Methods with R. New York: Springer.
  9. Robert, C. e Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods (2a edição). Springer.
  10. Tanner, M.A.(1996). Tools for statistical inference methods for the exploration of posterior distributions and likelihood functions. Springer, New York.
  11. Venables, W. N. e Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth Edition. New York: Springer-Verlag.

Materiais do Curso

ATENÇÃO: arquivos/páginas poderão atualizados durante o curso.

Programas computacionais

Histórico das aulas

Veja aqui o histórico das aulas do curso com os conteúdos abordados e as atividades sugeridas a cada semana de aulas

Espaço Aberto

Página aberta para edição pelos participantes do curso.

Atividades dos Participantes


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