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paulojus
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paulojus [section 1]
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 ^Data ^Conteúdo ^Atividades Propostas ^ ^Data ^Conteúdo ^Atividades Propostas ^
 |31/05 |Introdução os curso. Informações sobre o curso. Uma revisão de inferência estatística:​ verossimilhança e Bayesiana. Noções básicas: Simulação. Bootstrap. Algorítmo E-M. MCMC. |Ler e preparar para apresentação Cap 1 e 2 das notas do curso, programar em alguma linguagem os conceitos do capítulo, incluindo: estimação de <​m>​pi</​m>​ por simulação (quadrado/​circulo e agulha de Buffon) e geração de números aleatórios por diferentes métodos. | |31/05 |Introdução os curso. Informações sobre o curso. Uma revisão de inferência estatística:​ verossimilhança e Bayesiana. Noções básicas: Simulação. Bootstrap. Algorítmo E-M. MCMC. |Ler e preparar para apresentação Cap 1 e 2 das notas do curso, programar em alguma linguagem os conceitos do capítulo, incluindo: estimação de <​m>​pi</​m>​ por simulação (quadrado/​circulo e agulha de Buffon) e geração de números aleatórios por diferentes métodos. |
-|07/06 |Simulação:​ exemplos de estimação de <​m>​pi</​m>​ e códigos dos participantes. Relações com métodos de simulação para inferência estatística. Simulação de v.a: v.a. discretas, discretização de distribuições contínuas e discretização com interpolação linear. Simulação direta por transformada integral de probabilidades <​m>​F^{-1}(u)</​m>​. Amostragem por rejeição. Introdução e integração Monte Carlo. |Comparar a performance e eficiência das rotinas de estimação de <​m>​pi</​pi>. Fundamentar por argumentos de probabilidades o ex da agulha de Buffon. Mostrar o por que (fundamentação) a amostragem por rejeição funciona. Escrever programas/​funções para gerar v.a. contínua pelos diferentes métodos. ​  ​+|07/06 |Simulação:​ exemplos de estimação de <​m>​pi</​m>​ e códigos dos participantes. Relações com métodos de simulação para inferência estatística. Simulação de v.a: v.a. discretas, discretização de distribuições contínuas e discretização com interpolação linear. Simulação direta por transformada integral de probabilidades <​m>​F^{-1}(u)</​m>​. Amostragem por rejeição. Introdução e integração Monte Carlo. | Comparar a performance e eficiência das rotinas de estimação de <​m>​pi</​m>. Fundamentar por argumentos de probabilidades o ex da agulha de Buffon. Mostrar o por que (fundamentação) a amostragem por rejeição funciona. Escrever programas/​funções para gerar v.a. contínua pelos diferentes métodos. ​ ​Preparar o tópico de métodos de integração:​ aproximações (Simpson, Q.G., Laplace, etc)  e integração Monte Carlo. Preparar exemplos com cada um resolvido pelos diferentes métodos. | 
 +|14/06 |Integração:​ aproximações numéricas e de Monte Carlo. Amostragem por importância. Aplicações em modelos estatísticos | | 
 +|21/06 |Integração:​ Aproximação de Laplace e aplicações. Inferência por aproximação de integrais em modelos hierárquicos/​efeitos aleatórios |{{:​disciplinas:​ce718:​gaussquad.r|Script de PJ}} sobre quadraturas e um desafio! Completar o script nas partes indicadas (e pensem em outros exemplos, situacoes etc). | 
 +| |aulas continuaram mas deixamos de atualizar esta página... | | 
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