Data Dia Hora Conteúdo
17/10 Seg 20:24 Semana acadêmica.
19/10 Qua 19:00 Semana acadêmica.
24/10 Seg 20:45 Apresentação da disciplina. Introdução à Estatística Computacional II. Início da revisão da linguagem R.
26/10 Qua 19:00 Revisão de fundamentos da linguagem R.
31/10 Seg 20:45 Revisão de fundamentos da linguagem R (cont.)
02/11 Qua 19:00 Feriado (finados).
07/11 Seg 20:45 Revisão programação e introdução à simulação para inferência.
09/11 Qua 19:00 Introdução à simulação para inferência (cont.).
14/11 Seg 20:45 Geração de números aleatórios. Geração da uniforme. Método da congruência. TIP. r-p-d-q-gumbel.
16/11 Qua 19:00 Revisão. Geração normal (Box-Muller) e por relação entre v.a. Geração por aproximação linear da cdf.
21/11 Seg 20:45 SIEPE.
23/11 Qua 19:00 SIEPE.
28/11 Seg 20:45 Método de aceitação e rejeição.
30/11 Qua 19:00 Introdução a algorítmos MCMC.
05/12 Seg 20:45 Sem aula (Vestibular).
07/12 Qua 19:00 Algorítmos MCMC.
12/12 Seg 20:45 MCMC (cont) funções gerais. Pacotes e algorítmos. Amostrador de Gibbs. Amostragem da Normal Multivariada por vários métodos.
14/12 Qua 19:00 Dúvidas e perguntas sobre o trabalho. Exemplo de solução (PJ). Método de TIP via solução de equação.
19/12 Seg 20:45 Aula Vinícius Riffel e algorítmo NORTA.
21/12 Qua 19:00 Avaliação.
16/01 Seg 20:45 Testes aleatorizados.
18/01 Qua 19:00 Jacknife.
23/01 Seg 20:45 Bootstrap (1).
25/01 Qua 19:00 Bootstrap (2).
30/01 Seg 20:45 Método Monte Carlo (1): avaliando testes e p-valor.
01/02 Qua 19:00 Método Monte Carlo (2): avaliando poder e cobertura.
06/02 Seg 20:45 preparo estudos/dúvidas/trabalho/apresentações.
08/02 Qua 19:00 preparo estudos/dúvidas/trabalho/apresentações.
15/02 Qua 19:00 2a prova.
23/02 Qua 19:00 apresentação trabalho.

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