ATENÇÃO!
O EXAME FINAL de Estatística Computacional II será no dia 12 de Dezembro, das 19h às 20h30, na sala Multimídia.
Detalhes
Seg 20h45 – 22h15 |
Multimídia DEST |
Qua 19h00 – 20h30 |
Multimídia DEST |
- Carga horária: 60 horas
- Pré-requisitos:
- CE 083 - Estatística Computacional I
- CE 085 - Estatística Inferêncial
Conteúdo programado
- (5%) Revisão da linguagem R, algorítmos e programação funcional.
- (20%) Geração de números aleatórios.
- Geração de números uniformes.
- O método da transformação integral da probabilidade.
- O método da aceitação e rejeição.
- O métodos baseados em relações entre variáveis aleatórias.
- Métodos baseados em Cadeias de Markov.
- (50%) Métodos estatísticos computacionalmente intensivos.
- Bootstrap, reamostragens e testes de aleatorização.
- Jacknife e validação cruzada.
- Métodos Monte Carlo.
- Planejamento e análise de experimentos computacionais.
- (5%) Documentação e empacotamento de funções.
- (20%) Métodos de otimização.
A ementa da disciplina, conforme currículo mais atual do Curso de Estatística, está disponível em Ementas DEST 2011.
Referências bibliográficas
- GENTLE, J.; HÄRDLE, W.; MORI, Y. Handbook of computational statistics: concepts and methods. 2nd ed. Springer Berlin Heidelberg, 2012.
- MANLY, B. Randomization, bootstrap and Monte Carlo methods in biology, third edition. 2nd ed. Taylor & Francis, 2006.
- FERREIRA, D. F. Estatística computacional em Java. Editora UFLA, 2013.
- EFRON, B.; HASTIE, T. Computer age statistical inference: algorithms, evidence, and data science. 1st ed. Cambridge University Press, 2016.
- EUBANK, R. L.; KUPRESANIN, A. Statistical Computing in C++ and R. Chapman & Hall/CRC The R Series, 2011.
- EVERITT, B. S. Introduction to Optimization Methods and their Application in Statistics. Dordrecht: Springer Netherlands, 1987. Print.
Materiais úteis
- http://www.dex.ufla.br/~danielff/ensino/estatisticacomputacional.html;
- https://ecivilufes.files.wordpress.com/2011/03/algoritimos.pdf;
- http://www.impa.br/opencms/pt/biblioteca/pm/PM_21.pdf;
- http://www.icmc.usp.br/~ehlers/slides-comp.pdf;
- https://sites.google.com/site/thaisf/Home/cursos/estatcompg
- Estatística Computational, Ralph dos Santos Silva: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11;
- Método da aceitação e rejeição - Karl Sigman.
- http://www.cs.cmu.edu/~tcortina/15-105sp09/Unit02PtC.pdf;
- Bootstrap inference - Francisco Cribari-Neto.
- Can You Behave Randomly? - Robert R. Coveyou.
Atividades e avaliações
Sabatinas |
~10 |
70% |
Trabalhos |
2 |
30% |