Curso de Introdução à Estatística Bayesiana Aplicada às Pesquisas do Clima
Curso
Introdução à Estatística Bayesiana Aplicada às Pesquisas do Clima
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Dr. Michel d. S. Mesquita Uni Research, Norway Bjerknes Centre for Climate Research, Norway |
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Período |
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04/12/2013 – 14h às 17h30 05/12/2013 – 14h às 17h30 06/12/2013 – 14h às 17h30 |
09/12/2013 – 14h às 17h30 10/12/2013 – 08h às 11h30 |
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Local: Auditório do DFTE (Dep. De Física - UFRN) |
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Inscrições As inscrições serão pelo email ppgcc@ccet.ufrn.br com os seguintes dados: Nome Completo | Matrícula UFRN | Nome do Curso UFRN | Email | Telefone OBS: Obrigatório levar Laptop/Notebook com o Software “R” instalado. |
Número de Vagas: 40 (prioridade dos alunos do Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas)
Estrutura do curso:
Parte 1: Introdução à linguagem de programação R;
Parte 2: Introdução à estatística Bayesiana: teorema de Bayes; distribuição "a priori", verossimilhança e distribuição "a posteriori";
Parte 3: Variáveis discretas: distribuição binomial; distribuição geométrica e distribuição de Poisson;
Parte 4: Variáveis contínuas: distribuição gaussiana; distribuição beta, distribuição gama e distribuição exponencial;
Parte 5: Tópicos de simulação estocástica: Método de Monte Carlo; Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC);
Parte 6: Tópicos de simulação estocástica: algoritmo de Metropolis-Hastings;
Parte 7: Tópicos de simulação estocástica: amostrador de Gibbs;
Parte 8: Modelagem hierárquica;
Parte 9: Análise de modelos climáticos: método de Tebaldi et al. (2005);
Parte 10: Análise de modelos regionais: método de Mesquita et al. (2012);
Parte 11: Análise de extremos climáticos: distribuição GEV e distribuição GPD;
Parte 12: Estudos dirigidos em Simulação Bayesiana em Clima e Ambiente.
Os objetivos do curso são:
1. aprender habilidades necessárias para a utilização do software R;
2. entender como a estatística Bayesiana funciona e como ela pode ser
aplicada a estudos climáticos;
3. prover habilidades de pensamento Bayesiano para a criação de modelos e aplicá-los no domínio da modelagem climática;
4. estudar aspectos avançados de estatística Bayesiana, como o uso de métodos Monte Carlo e modelagem hierárquica
Ao final do curso, os participantes serão capazes de:
1. criar scripts utilizando o programa R e usando estatística Bayesiana;
2. pensar de forma Bayesiana quando tratar de estudos climáticos;
3. criar modelos Bayesianos;
4. analisar dados de modelos climáticos globais e regionais utilizando estatística Bayesiana;
5. analisar extremos climáticos utilizando distribuições e extremos sob a ótica Bayesiana.
Edital Chamada: Encomenda - Projeto Especial BID/MCTI/CNPQ. CNPq Proc n ° 402555/2011-2