Introdução à Probabilidade e Estatística Bayesianas
Nesta unidade curricular apresentamos a teoria Bayesiana como uma estrutura que responde à seguinte questão: como podemos pensar e decidir racionalmente, sob o peso da incerteza.
A lógica clássica diz-nos como inferir a veracidade de certas proposições a partir de outras proposições cuja veracidade é conhecida ou assumida. Esta situação, infelizmente, é rara no mundo real.
Apresentamos as bases da teoria Bayesiana das probabilidades vista como extensão única das regras da lógica ao espaço das proposições de valor lógico desconhecido. Mostramos como a probabilidade estende o conceito de valor lógico, e como são generalizadas as regras de inferência lógica. Apresentamos ainda os conceitos básicos da teoria da decisão e referimos brevemente algumas aplicações correntes destes conceitos.
Obrigatória:
Notas de curso fornecidas durante o mesmo, em formato digital.
Suplementar:
1- B. Murteira: Estatística Bayesiana, Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa, 2003
2- D. S. Sivia: Data Analysis – A Bayesian Tutorial, Oxford University Press, 1996
3- E.T. Jaynes: Probability theory: the logic of science, Cambridge University Press, 2003
O regime de avaliação preferencial é o de avaliação contínua, constituída pela realização de 2 e-folios (trabalhos escritos em formato digital), ao longo do semestre letivo, e de um momento final de avaliação e-fólio Global (e-fólioG), a ter lugar no final do semestre, com peso de, respetivamente, 40% e 60% na classificação final. Os estudantes podem, no entanto, em devido tempo, optar um único momento de avaliação, realizando, então uma prova de Avaliação Final (exame) com o peso de 100%.