Introdução à Análise Bayesiana com R

Name: Introdução à Análise Bayesiana com R
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Aprenda fundamentos da estatística bayesiana para aplicações em casos que a estatística tradicional se mostra inadequada

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Created byAndré Marques

Last updated 1/2020

Portuguese

What you'll learn

Entender os principais conceitos sobre a estatística bayesiana e colocar na prática utilizando o software R.
Aplicar técnicas Bayesiana de análise de dados para tomada de decisão.
Desenvolver modelos preditivos para tomada de decisão.
Aplicar as técnicas e conhecimentos em estudos de caso.

Course content

5 sections • 84 lectures • 7h 32m total length

Introdução2:16
Metodologia1:36
Panorama Geral4:06
Frequentistas vs Bayesianos5:10
Recursos3:00
Introdução ao Uso do R11:31

Conceito Bayesiano de Probabilidade4:59
Lógica Indutiva4:20
Operações Lógicas com Eventos5:56
Regras de Probabilidades2:56
Probabilidade de E Condicionado ao Fato H3:31
Leis de Probabilidades5:35
Aferição de Probabilidades5:19
Experimento de Calibração - parte 14:42
Experimento de Calibração - parte 27:48
Teorema da Probabilidade Total - parte 15:48
Teorema da Probabilidade Total - parte 28:41
Teorema da Probabilidade Total - parte 39:52
Teorema de Bayes16:24
Exercício 2.6 a11:08
Exercício 2.6 b2:21
Exercício 2.108:20
Exercício 2.12 a9:27
Exercício 2.12 b3:46
Exercício 2.133:16
Solução - Exercício 2.13 a4:37
Solução - Exercício 2.13 b6:53
Solução - Exercício 2.13 c3:31
Solução - Exercício 2.13 d3:41

Variáveis Aleatórias7:48
Variáveis Aleatórias Discretas8:34
Variáveis Aleatórias Contínuas4:25
Distribuições de Probabilidade4:40
Distribuição Uniforme Discreta6:10
Modelo Probabilístico UD no R12:04
Distribuição Binomial6:58
Modelo Probabilístico Bin no R15:47
Distribuição Hipergeométrica5:50
Modelo Probabilístico Hip no R7:32
Distribuição de Poisson5:11
Modelo Probabilístico Pois no R5:12
Distribuição Binomial Negativa5:27
Modelo Probabilístico BinN no R4:52
Distribuição Contínua U(c,d)2:47
Distribuição Beta2:53
Distribuição Beta Generalizada2:16
Distribuição Exponencial2:27
Distribuição Gamma2:43
Distribuição Gamma-Inversa2:35
Distribuição Normal3:25
Distribuição de Student2:37

Introdução Análise Bayesiana de Dados3:09
Construção da Distribuição Posterior10:20
Probabilidades Posteriores para Famílias Conjugadas de Distribuições4:48
Exemplo 4.12:54
Exemplo 4.1 - Aplicação6:22
Atividade 4.24:16
Solução Atividade 4.22:55
Atividade 4.2 (Continuação)2:50
Solução Atividade 4.2 (Continuação)4:08
Exemplo 4.35:34
Exemplo 4.3 (Continuação)6:48
Desenvolvimento de Posteriores com Famílias Conjugadas no R11:16
Famílias Conjugadas para Amostras da Distribuição Normal2:26
Priori Informativa3:53
Atividade 4.3 (Reavaliando)2:30
Desenvolvimento do Modelo Normal-Gama com Priori Informativa no R11:18
Distribuição Posterior Marginal2:10
Distribuição Posterior Marginal no R3:07
Priori Não-Informativa5:07
Hiper-parâmetros da Priori Normal-Gama5:32

Introdução à Inferência Bayesiana1:19
Análise Bayesiana de Decisão3:24
Exemplo 6.1 - Análise de Decisão para Maturação do Peixe Galo5:13
Perda2:15
Estimativa de Θ e Desvio Padrão Posterior6:55
Intervalo de Credibilidade4:09
Testes de Hipóteses5:53
Teste de Hipótese Unilateral6:03
Teste de Hipótese Bilateral7:13
Fator de Bayes2:37
Aplicação do Fator de Bayes5:02
Aplicação do Fator de Bayes no R2:48
Considerações Finais5:11

Requirements

Os estudantes precisam instalar o R e RStudio, mas todas instruções e material serão fornecidos pelo professor

Description

O curso Análise Bayesiana com R utiliza conceitos de probabilidade próximo do entendimento intuitivo que a maioria das pessoas com nenhum conhecimento técnico em estatística possui. Os conceitos ensinados nesse curso supera a estatística tradicional, normalmente ministradas em cursos de biologia, engenharias, ciências sociais, entre outros. Com isso a compreensão de procedimentos estatísticos é facilitada reduzindo a necessidade de memorizar equações e soluções algébricas.

Who this course is for:

Profissionais de Data Science
Estatísticos
Analistas de Dados
Pesquisadores
Estudantes
Cientistas de Dados
Entusiastas em R

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