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Disciplina

Estatística Bayesiana Aplicada

Área

Área Científica de Probabilidades e Estatística > Probabilidades e Estatística

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Nível

Exam/Tests, complemented with an applied homework component and/or oral evaluation for grades above 17 (out of 20).

Tipo

Não Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

1º Semestre

Trabalho Autónomo: 182.0 h/semestre

Créditos ECTS:

Objectivos

Introduzir métodos bayesianos analíticos e computacionais (métodos de Monte Carlo tradicionais e iterativos com base em cadeias de Markov), com destaque para a sua profusa aplicação a problemas práticos envolvendo variados modelos estatísticos.

Programa

Introdução aos conceitos fundamentais da Estatı́stica Bayesiana. Métodos de Monte Carlo clássicos e baseados em cadeias de Markov: algoritmos Gibbs e Metropolis-Hasting. Algoritmo de aproximações de Laplace encaixadas e integradas. Estimação e predição. Seleção e comparação de modelos. Aplicações a variados problemas estatı́sticos: Análise de modelos lineares generalizados. Análise de dados categorizados. Análise de fiabilidade e de sobrevivência. Análise de dados espaciais e temporais.

Metodologia de avaliação

Exam/Tests, complemented with an applied homework component and/or oral evaluation for grades above 17 (out of 20).

Pré-requisitos

Não aplicável.

Componente Laboratorial

Não aplicável.

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.

Componente de Programação e Computação

Não aplicável.

Componente de Competências Transversais

A UC permite o desenvolvimento de competências transversais em Pensamento Crítico, Criatividade e Estratégias de Resoluções de Problemas, nas aulas, em trabalho autónomo e nas várias componentes de avaliação. A percentagem de avaliação associada a estas competências deverá ser da ordem dos 15%.