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Livro Introdução à Análise Bayesiana (com R), edição 2
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Obra de Paul Kinas e Humber Agrelli Andrade: na estatística bayesiana o conceito de probabilidade é mais próximo do entendimento intuitivo que a maioria dos leigos tem sobre o tema. Com isso a compreensão de procedimentos estatísticos é facilitada reduzindo a necessidade de memorizar equações e soluções algébricas. Muitas soluções da estatística convencional surgem como casos particulares da abordagem bayesiana que, por ser mais genérica, é também aplicável a cenários para os quais a estatística convencional se mostra inadequada. Não é, portanto, nenhuma surpresa, que a estatística bayesiana está despertando interesse crescente, particularmente nas ciências ambientais e da saúde. A proposta do livro é dar auto-suficiência aos leitores que, ao final do estudo diligente do texto, terão em mãos a bagagem teórica e a habilidade prática necessárias para desenvolver com autonomia as suas análises estatísticas. Nesta segunda edição o texto foi reescrito em algumas seções, visando maior clareza e facilitando ainda mais a sua compreensão. Incluiu-se tópicos novos, como análise de covariância, bem como estratégias para a análise diagnóstica e para a seleção entre modelos concorrentes. Finalmente, atualizou-se as bibliotecas e os correspondentes códigos computacionais do R.
Autor: Paul Kinas, Humber Agrelli Andrade,
Editora: Consultor Editorial
Tamanho: 16x23
Páginas: 272
Peso: 376
Capa: Cartão supremo
ISBN: 9786599008825
SUMÁRIO
Prefácio da primeira edição xvii
Prefácio da segunda edição xix
1 Introdução
1.1 Panorama Geral
1.2 Estudo de maturidade sexual do peixe-galo
1.3 Introdução ao uso do R
1.4 Sobre os demais capítulos
Exercícios
2 Medição de Incerteza
2.1 Introdução
2.2 Operações lógicas com eventos
2.3 As regras de probabilidades
2.4 Aferição de Probabilidades
2.4.1 O Princípio da Indiferença
2.4.2 Experimento de calibração: o padrão 'urna'
2.5 O Teorema de Bayes
2.6 Formalizações alternativas de probabilidades
Exercícios
3 Distribuições de Probabilidades
3.1 Introdução
3.2 Variáveis Aleatórias Discretas
3.3 Variáveis Aleatórias Contínuas
vii
viii SUMÁRIO
3.4 Distribuições de Probabilidade
3.5 Modelos Probabilísticos Discretos
3.5.1 Distribuição Uniforme Discreta
3.5.2 Distribuição Binomial
3.5.3 Distribuição Hipergeométrica
3.5.4 Distribuição de Poisson
3.5.5 Distribuição Binomial Negativa
3.6 Distribuições Contínuas
3.6.1 Distribuição Uniforme
3.6.2 Distribuição Beta
3.6.3 Distribuição Beta Generalizada
3.6.4 Distribuição Exponencial
3.6.5 Distribuição Gama
3.6.6 Distribuição Gama-Inversa
3.6.7 Distribuição Normal
3.6.8 Distribuição Lognormal
3.6.9 Distribuição de Student
3.6.10 Probabilidade para Transformações de Variáveis
Exercícios
4 Análise Bayesiana de Dados 81
4.1 Introdução
4.2 Probabilidades Posteriores para Famílias Conjugadas
4.3 Famílias Conjugadas – Distribuição Normal
4.3.1 Priori Informativa
4.3.2 Distribuição Posterior Marginal – p(μ|x)
4.3.3 Priori Não-Informativa
4.3.4 Hiper-parâmetros da Priori Normal-Gama
Exercícios
5 Distribuições Posteriores e Simulação
5.1 Introdução
5.2 Re-Amostragem por Importância
5.3 Monte Carlo com Cadeias de Markov
SUMÁRIO ix
5.4 Notas Finais Exercícios
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