Cursos Intensivos

Este curso foi estruturado de modo a dotar os formandos de conhecimento introdutório ao Modelo Bayesiano, aproximação à modelagem estatística e associações a métodos (como as técnicas de Markov Chain Monte Carlo (MCMC) e variantes dessas técnicas. O curso irá focar a implementação prática de modelos que utilizem software R bem como modelos relacionados (incluindo ligações entre R e OpenBUGS).

Docente: Professor Trevor Bailey, College of Engineering, Mathematics and Physical Sciences, University of Exeter, UK.

O curso está dividido em sessões:

• Introdução ao Modelo Bayesiano e MCMC

Revisão de metodologia Bayesiana, MCMC e algoritmo Hastings-Metropolis, conceitos infereciais e adequação ao modelo.

• Aplicações do Modelo Bayesiano

Exemplos de implementaçõ de uma vasta gama de modelos standard usando R e ligações entre R e OpenBUGS, incluindo modelos mistos lineares e lineares generalizados, modelos de sobrevivência, modelos temporais e espaço-temporais, e modelos generalizaos aditivos.

• Trabalho Prático

Realização de trabalho prático em grupo través da resolução de exercícios de modelagem associados à própria implementação em software.

• Conceitos Avançados

Breve discussão sobre técnicas avançadas: "Reversible Jump" (RJMCMC) e Computação Aproximadamente Bayesiana (ABC).

O curso é apropriado para indivíduos relacionados com análise estatística a desenvolver trabalho em áreas como a epidemiologia, saúde pública, estatística médica, ciências ambientais e biociência. Assume-se que os participantes têm conhecimentos de rotinas estatisticas como regressão e modelos lineares generalizados bem como conceitos relacionados com R. O curso não assume que o participante tenha um elevado nível de conhecimntos em estatística matemática.

O curso será ministrado pelo Professor Trevor Bailey, College of Engineering, Mathematics and Physical Sciences, University of Exeter, UK.

Data limite de inscrição: 6 de Abril

Curso leccionado em Inglês.