Carga Horária
Teórica por semana |
Prática por semana |
Créditos |
Duração |
Total |
3 |
1 |
8 |
15 semanas |
120 horas |
Docentes responsáveis
Cristian Marcelo Villegas Lobos
Objetivo
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.
Conteúdo
Programação da função de verossimilhança para variáveis discretas, contínuas ou misturas.
• Programação do algoritmo de Newton Raphson
• Programação do algoritmo Scoring de Fisher
• Programação do algoritmo do tipo EM
• Métodos de aproximação de integrais Monte Carlo, Boostraping
• Exploração numérica da verossimilhança, verossimilhanças perfilhadas e marginais
• Simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov
Bibliografia
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Gelman, A; Carlin, J.; Stern, H; Dunson, D. Vehtari, A; Rubin, D. (2015). London: Chapman &
Hall/CRC Press. ThirdEdition.
McLachlan, G.; Krishnan, T. (1996). The EM Algorithm and Extensions. John Wiley & Sons, New York.
Ribeiro Jr, P. J., Bonat, W. H., Krainski, E. T. ; Zeviani, W. M. (2012). Métodos computacionais para
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Springer-Verlag.