Materiais de apoio

• (abrir em uma nova janela do navegador)
  

• contato por email: profaliaufmt@gmail.com ou através do AVA UFMT
  

• Guia de Estudos

• Apostila da disciplina em pdf

• Material didático Estatística Bayesiana prof. Ricardo Ehlers ;

• Apêndice B do Mood - distribuições ;

• Material didático Inferência Estatística prof. Ricardo Ehlers ;

Novidades

• Atividades síncronas no google meet (dia & horários no Guia de Estudos)

• Tarefas para a próxima aula

• Exercícios para entregar

• Exemplo de resolução de exercício com fórmulas no R Markdown:

  • Exemplo de figura (baixar no computador e colocar na mesma pasta de sua rotina em R, para poder “rodar”)
  • Rotina em markdown (para abrir no R studio)
  • Saída em PDF

• Exemplo de relatório - para iniciar os trabalhos em R markdown:

  • Passo 1: abrir o R studio;
  • Passo 2: criar um novo projeto em um diretório existente (escolher no seu computador);
  • Passo 3: criar um novo arquivo formato R markdown;
  • Passo 4: sugiro pegar estes exemplos abaixo:
  • Arquivo 1: para fazer um relatorio
  • Arquivo 2: Exemplo de banco de dados
  • Arquivo 3: Exemplo de figura ;
  • se não conseguir baixar um arquivo, basta copiar e colar:
    • se for arquivo .txt, abrir um novo bloco de notas, copiar e colar;
    • se for arquivo .Rmd, abrir um novo arquivo Rmd (no R studio), copiar e colar.

• Diário de bordo dos encontros síncronos (contém a descrição detalhada de cada aula síncrona): verificar no fórum do AVA (somente alunos da disciplina podem acessar)

• Grupo de Whats App link de convite no AVA

Recursos Computacionais - Sofware R

• download R studio
  
• download R base via cran mirror da UFPR
• Aprendendo com R Markdown cookbook

Pacotes

require(captioner)  #para colocar numeração nas figuras e tabelas ao longo do texto (opcional)

## Loading required package: captioner

require(DT)         #para construir tabelas

## Loading required package: DT

Referências na literatura

• BERNARDO, J. M., SMITH, A. F. M.. Bayesian theory. New York: John Wiley & Sons. 1994;
• BERRY, D.A. Statistics: A Bayesian Perspective. Duxbury Press, Belmont, 1996
• BOX, G.E.P.; TIAO, G.C. Bayesian inference in statistical analysis. New York: J. Wiley, 1973. 360p.
• CASELLA, G.; BERGER, R. L. Inferência estatísitca. São Paulo: Cengage Learning, c2011. xi, 588 p.
• DEGROOT, M. H. & SCHERVISH, M. J. Probability and Statistics. New York: Addison Wesley, 2002.
• GELMAN, A., CARLIN, J.B., STERN, H.S., RUBIN, D.B. Bayesian data analysis. 2. ed. London: Chapman and Hall, 2004.
• KINAS, P.G., ANDRADE, H.A. Introdução à análise Bayesiana (com R). Porto Alegre: MaisQnada 2010
• LEE, P.M. Bayesian Statistics: an Introduction. 2. ed. New York: Edward Arnold, 1996
• PAULINO, C. D.; TURKMAN, M. A. A.; MURTEIRA, B.. Estatistica bayesiana. Fundacao Calouste Gulbenkian 2003 ed. 446 p.