Inferência Bayesiana

Contato

  • Aulas: 3as às 10h e 5as às 8h.

  • Instruções para o envio de e-mails: Por favor adicione ``[Bayesiana]’’ ao tópico de e-mails relacionados a este curso. O envio de e-mail deve ser tratado como uma comunicação profissional. Evite o uso de abreviações, acrônimos e gírias nos e-mails. Não garanto que lerei e-mails fora destas especificações!

Informações do Curso

Objetivos do curso

  • Deduzir os axiomas da probabilidade subjetiva.
  • Explorar o modelo Bayesiano e suas principais propriedades.
  • Deduzir os procedimentos da Inferência Bayesiana por meio da Teoria da Decisão.
  • Implementar métodos computacionais usados na Inferência Bayesiana.


Pré-requisitos

  • Probabilidade a nível Intermediário.

Material do curso

  • Notas de aula estão disponíveis online. Vocês deverão baixar, imprimir e olhar rapidamente o conteúdo antes de cada classe.

  • Os seguintes livros são opcionais e fornecem explicações detalhadas, tópicos extras, aplicações interessantes e exercícios adicionais:

    • Kadane, J. B. (2011). Principles of uncertainty. Chapman and Hall/CRC.

    • Gelman, A., Stern, H. S., Carlin, J. B., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian data analysis. Chapman and Hall/CRC.

    • Robert, C. (2007). The Bayesian choice: from decision-theoretic foundations to computational implementation. Springer Science & Business Media.

    • Bernardo, J. M., & Smith, A. F. (2009). Bayesian theory (Vol. 405). John Wiley & Sons.

    • Schervish, M. J. (2012). Theory of statistics. Springer Science & Business Media.

    • Brooks, S., Gelman, A., Jones, G., & Meng, X. L. (Eds.). (2011). Handbook of markov chain monte carlo. CRC press.

Atividades do Curso

Neste curso você fará listas de exercícios, resolverá exercícios em classe, participará das aulas e realizará duas provas. O objetivo destas atividades é que você pratique as idéias e técnicas abordadas em aula. Desta forma, é essencial que você sempre indique claramente a sua linha de raciocínio. Utilizar o método adequado sempre será mais importante do que chegar à resposta final correta. Assim, uma resposta final correta sem a sua respectiva linha de raciocínio terá nota final nula.

Listas de exercícios

  • Frequência: quinzenal.

  • Geral: Os alunos são incentivados a discutir comigo e entre si as listas de exercícios. As listas serão entregues pela plataforma Google Classroom, sendo os alunos incentivados a escrevê-las em Latex.

Participação

  • Para obter maestria dos conceitos vistos em aula, você deverá resolver exercícios. Durante a aula, você será regularmente instruído a resolver exercícios simples, individualmente ou em grupo. Estes exercícios são projetados para que você possa rapidamente idenficar dúvidas sobre os conceitos aprendidos naquele dia. Participação em classe será determinada de acordo com a performance nestes exercícios e dúvidas, sugestões e comentários levantados pelo aluno.

Provas

As provas serão realizadas remotamente, podendo contemplar tanto aspectos síncronos quanto assíncronos. As provas também poderão contemplar tanto avaliação individual quanto em grupo. A não ser que seja dito o contrário, vocês não poderão consultar qualquer material durante as provas. Exames não poderão ser realizados em outro dia que não a data oficial. Exceções devem ser conversadas comigo.

  • Prova 1: Ocorrerá no dia XXX. Incluirá todos os tópicos vistos em aula.

  • Prova 2: Ocorrerá no dia XXX. Incluirá todos os tópicos vistos em aula, com ênfase no material após a Prova 1.

Política de re-avaliação: Você poderá requerer uma nova correção de uma prova até 5 dias após a devolução desta. Se você estiver ausente no dia de entrega da avaliação, o prazo não será extendido. Para requerer avaliação informe as questões que você acredita que foram corrigidas erroneamente e a motivação para o seu raciocínio. As questões serão corrigidas novamente, levando em consideração os seus comentários, podendo sua nota aumentar ou diminuir.

Seminário

Vocês desenvolverão em equipe uma apresentação sobre um tópico avançado em Inferência Bayesiana. No início do semestre, apresentarei uma lista de tópicos disponíveis, que serão divididos entre os grupos.

Nota final: Será calculada segundo os seguintes pesos:

Até 0.05 poderá ser adicionado à média final, conforme sua Participação nas atividades do curso.

Atitude esperada

As seguintes atitudes são esperadas de todos os alunos durantes as aulas. Falhas em seguí-las poderão acarretar perda de nota de participação.

  • Perguntas em classe: Se você tiver perguntas relativas ao material atual ou pretérito, elas serão sempre bem-vindas e encorajadas. Perguntas relativas ao material atual receberão prioridade. Faça perguntas sobre material futuro ou tópicos adicionais após a aula ou durante o período de atendimento.

  • Integridade Acadêmica: Você deverá agir com ética em todas as atividades da classe. Em particular, é expressamente proibido copiar listas de exercícios ou trapacear durante provas. Caso você realize estas atividades, poderá sofrer consequências severas, como reprovação automática e encaminhamento do seu caso a uma Comissão Disciplinar.

Calendário

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