Universidade Federal do Rio Grande do Norte Natal, 19 de Maio de 2024

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: DISCIPLINA
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA APLICADA E ESTATÍSTICA (12.51)
Código: MAE0042
Nome: MÉTODOS COMPUTACIONAIS EM INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
Carga Horária Teórica: 60 h.
Carga Horária Prática: 0 h.
Carga Horária Total: 60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Não
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Quantidade de Avaliações: 1
Ementa/Descrição: 1. Nocões Básicas de R; 2. Simulação de Variáveis Aleatórias; 3. Métodos de Otimização; 4. Método de Monte Carlo; 5. Métodos de Reamostragem; 6. Simulação Monte Carlo via Cadeias de Markov.
Referências: I. Bustos, O.H. & Frery, A.C. (1992). Simulação Estocástica: Teoria e Algoritmos (versão completa). Rio de Janeiro: CNPq/IMPA (Monografias de Matemática, 49). II. Efron, B. & Tibshirani, R. (1993). An Introduction to the Bootstrap. New York: Chapman and Hall. III. Frery, A. C. & Cribari-Neto, F. (2005). Elementos de Estatística Computacional Usando Plataformas de Software Livre/Gratuito. Rio de Janeiro: Instituto de Matemática Pura e Aplicada. IV. Gamerman, D. (1997). Markov Chain Monte Carlo. Chapman & Hall/CRC, London. V. Hoel, P., Port, S. & Stone, C. (1972). Introduction to Stochastic Processes. Houghton Mifflin Company. VI. Hogg, V. & Craig, A. T. (1995). Introduction to Mathematical Statistics. Prentice Hall, New Jersey, fifth edition. VII. Mood, A., Graybill, F. & Boes, D. (1974). Introduction to the theory of statistics. Mc Graw Hill, Singapore. IX. Nascimento, F.F. (2012). MODELOS PROBABILÍSTICOS PARA DADOS EXTREMOS: TEORIA E APLICACÕES. 2o Colóquio de Matemática da Região Nordeste. Sociedade Brasileira de Matemática. X. R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2012. ISBN 3-900051-07-0. XI. Ribeiro Jr, P.J, Bonat, W.H., Krainski, E.T. & Zeviani, W.M. (2012). Métodos Computacionais em ´ Inferência Estatística. Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística. Minicurso. XII. Ross. S. (1997). Simulation, 2nd ed. Academic Press.

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