Ementa:
Distribuições a priori e posteriori. Princípios gerais da inferência bayesiana e vínculo com a inferência clássica. Conflito entre priori e posteriori. Utilidade e perda. Permutabilidade: Teorema de De Finetti. Distribuições a priori: próprias, impróprias, conjugadas, informativas e não informativas. Fator de Bayes: comparação de modelos, sensibilidade. Teste de hipóteses bayesianos e regiões de credibilidade. Métodos clássicos de aproximação: integração numérica, integração por Monte Carlo e aproximação analítica de Laplace. Amostragem bayesiana e MCMC.
Ano de Catálogo: 2022
Créditos: 5
Número de alunos matriculados: 53
Idioma de oferecimento: Português
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
| Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
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| 07:00 | ||||||
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| 09:00 | ||||||
| 10:00 | A - CB04 | A - CB15 | ||||
| 11:00 | A - CB04 | A - CB15 | ||||
| 12:00 | ||||||
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