Estatistica computacional
Avisos
Próxima aula de monitoria: 29/08/2014 08:00 (exercício em aula a ser entregue em 01/09/2014)
Aulas no LSE.
Horário das aulas: segundas e quartas as 10:00 no lse (sala I-044b).
Atendimento da monitora: sexta 10-12
Aulas
aula 1
aula 2
aula 2 continuação
aula 3
aula 4
aula 5
aula 6
aula 7
aula 8
aula 9
aula 10
aula 12
aula 13
aula 14
Listas de exercícios
Matriz esparsa: texto e lista
SIR: texto e lista (entrega no dia 21/07/14)
Integração de Monte Carlo: lista (entrega no dia 28/07/14)
Aproximações assintóticas: lista e texto (entrega no dia 11/08/14) Texto 1 - Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations, H. Rue, S. Martino and N. Chopin, JRSS-B (2009). Texto 2 - http://www.r-inla.org
MCMC - Texto 1 - Understanding the Metropolis Hastings Algorithm; Texto 2 - Weak convergence and Optimal scaling of random walk metropolis algorithms
MCMC - Texto - A general framework for the parametrization of hierarchical models
Ementa
Solução de sistemas lineares: métodos de decomposição de matrizes.
Problemas de otimização sem restrições e maximização de funções.
Geração de variáveis aleatórias.
Integração por Monte-Carlo.
Métodos de quadratura e aproximações de Laplace.
Simulação estocástica via cadeias de Markov.
Algumas referências
Thisted, R. A. (1986). Elements of Statistical Computing. Chapman & Hall;
Golub, G.H. e Van Loan, C.F. (1996). Matrix computations;
Yuichi Mori (Editor), J.E. Gentle and Wolfgang HSrdle (Authors). Handbook of Computational Statistics;
Gamerman, D. (1997). Markov Chain Monte Carlo. Chapman & Hall;
Robert, C.P. and Casella, G. (2004). Monte Carlo Statistical Methods. Springer.