Minicurso:
“Introdução à Estatística Bayesiana: Fundamentos, Métodos e Aplicações“

Local e data: Anfiteatro 0.31 do Departamento de Matemática, Faculdade de Ciências da Universidade do Porto
Rua do Campo Alegre s/n, 4169-007 Porto. Tm.: 92 319 27 63.
Datas: 17 de fevereiro de 2020. Horas: 10h-11h30, 11h45-13h, 14h30-16h e 16h30-18h.
Datas: 18 de fevereiro de 2020. Horas: 10h-11h30, 11h45-13h, 14h30-16h e 16h30-18h.
O curso é gratuito mas tem uma capacidade máxima de 30 participantes. A inscrição é obrigatória aqui.
Curso financiado pelo GEMAC e CMUP.
Organização: J N Tavares e Rita Gaio

Resumo:
– Estatística Clássica versus Estatística Bayesiana. Teorema de Bayes e essência da metodologia bayesiana. Ilustrações básicas de procedimentos inferenciais.
– Representação da informação a priori. Distribuições não informativas (Bayes-Laplace e Jeffreys). Distribuições conjugadas naturais. Caraterísticas do paradigma bayesiano.
– Aplicações a problemas com soluções analiticamente exatas ou assintóticas: Análise de modelos lineares gaussianos e de modelos para dados categorizados.
– Inferência por simulação estocástica. Métodos de Monte Carlo tradicionais. Ilustrações com software.
– Avaliação de modelos: Crítica e adequação; seleção e comparação.
– Inferência por métodos de Monte Carlo baseados em Cadeias de Markov (MCMC): Ideias básicas e algoritmos de simulação.
– Implementação ilustrada da inferência bayesiana via MCMC no software OpenBUGS ou JAGS.
– Aplicações a problemas práticos de vários domínios científicos.

Bibliografia fundamental
Paulino, Amaral Turkman, Murteira e Silva (2018), Estatística Bayesiana, 2ª ed.. Fundação Calouste Gulbenkian. Lisboa.
Amaral Turkman, Paulino e Müller (2019). Computational Bayesian Statistics – an Introduction, Cambridge University Press. Cambridge.

Responsáveis:

Carlos Daniel Paulino

Foi Professor Associado com Agregação do Instituto Superior Técnico (IST) e mantém-se como investigador integrado do Centro de Estatística e Aplicações da Universidade de Lisboa (CEAUL). Obteve os graus de Licenciado em Engenharia Química pelo IST, Mestre em Estatística e Investigação Operacional pela FCUL e Doutor em Ciências Estatísticas pela Universidade de São Paulo, Brasil. Na sua atividade docente lecionou várias disciplinas de licenciatura e pós-graduação abordando variados tópicos tais como Probabilidade e Estatística, Inferência e Decisão Estatística, Estatística Bayesiana, Estatística Matemática, Análise de Dados Categorizados, Análise de Sobrevivência, Estatística Espacial e Teoria Estatística. Publicou vários artigos de investigação de natureza diversa nas áreas de Inferência Estatística, Dados Discretos, Dados Incompletos e Mal-Classificados e Estatística Bayesiana e é coautor de mais seis livros. Homepage.

Giovani Loiola da Silva

É Professor Auxiliar do Departamento de Matemática do Instituto Superior Técnico (IST) e membro integrado do Centro de Estatística e Aplicações (CEAUL), ambos da Universidade de Lisboa. Obteve graduação em Estatística pela Universidade Federal do Ceará – Brasil, mestrado em Estatística do IME, Universidade de São Paulo, doutoramento em Matemática do IST, e concluiu um estágio de pós-doutoramento em Estatística na Simon Fraser University – Canadá. Tem lecionado várias disciplinas de graduação e pós-graduação em instituições brasileiras (e.g., Universidade Federal de São Carlos) e no IST. Publicou vários artigos científicos, nomeadamente nos tópicos de Análise de Sobrevivência, Modelos Espaço-temporais, Modelos Lineares Generalizados, Modelos Aditivos Generalizados, Estatística Computacional e Estatística Bayesiana, e é coautor de três livros. Homepage