Informações básicas
Carga horária:
Pré-requisito:
Mathematical Statistics
Ementa:
Modelos estatísticos: permutabilidade, permutabilidade parcial, suficiência e invariância. Análise conjugada, prioris de referência e teoria assintótica. Intervalos e regiões de credibilidade. Comparação de modelos: testes de hipóteses, fatores de Bayes, medidas de discrepância e distribuições preditivas.
Bibliografia
Obrigatória:
· Bernardo, J. M. e Smith, A. F. M. (1994). Bayesian Theory. Wiley;
· Robert, C. (1995). The Bayesian Choice. Springer-Verlag.
· Gamerman, D., & Lopes, H. F. (2006). Markov chain Monte Carlo: stochastic simulation for Bayesian inference. Chapman and Hall/CRC.
Complementar:
· DeGroot, M. H. (1970). Optimal Statistical Decisions. McGraw-Hill.
· A. Gelman, J.B. Carlin, H.S. Stern and D.B. Rubin (2004). Bayesian Data Analysis, Second Edition. Chapman & Hall.
· Migon, H. S., Gamerman, D., & Louzada, F. (2014). Statistical inference: an integrated approach. CRC press.
· Hoff, P. D. (2009). A first course in Bayesian statistical methods. Springer Science & Business Media.
· Berger, J. O. (2013). Statistical decision theory and Bayesian analysis. Springer Science & Business Media.
