Ementa:
Simulação de variáveis aleatórias: método da inversão, "hit or miss", método da rejeição, redução da variância. Métodos de Monte Carlo tradicionais. Métodos de Monte Carlo baseados em Cadeias de Markov. Simulação perfeita.
Bibliografia:
Ripley, B. (1987) Stochastic Simulation; Gamerman, D e Lopes, H., Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference; Huber, M. Perfect Simulation.
Ano de Catálogo: 2020
Créditos: 4
Número de alunos matriculados: 5
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
| Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 07:00 | ||||||
| 08:00 | ||||||
| 09:00 | ||||||
| 10:00 | A - IM25 | A - IM25 | ||||
| 11:00 | A - IM25 | A - IM25 | ||||
| 12:00 | ||||||
| 13:00 | ||||||
| 14:00 | ||||||
| 15:00 | ||||||
| 16:00 | ||||||
| 17:00 | ||||||
| 18:00 | ||||||
| 19:00 | ||||||
| 20:00 | ||||||
| 21:00 | ||||||
| 22:00 | ||||||
| 23:00 |