Curso de Introdução à Estatística Bayesiana Aplicada às Pesquisas do Clima

Curso

Introdução à Estatística Bayesiana Aplicada às Pesquisas do Clima

Dr. Michel d. S. Mesquita

Uni Research, Norway

Bjerknes Centre for Climate Research, Norway

 

 

Período

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

Local: Auditório do DFTE (Dep. De Física - UFRN)

 

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

 

                   
     
 
     
 
   
 
     
       
 

 

 

 

 

Notícia cadastrada em: 03/12/2013 15:34
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