\chead{
      \textbf{
          \begin{Large}
          Universidade Federal de Goi\'as\\
          \end{Large}
      \begin{large}INSTITUTO DE MATEM\'ATICA E ESTATISTICA\end{large}\\
      Campus Samambaia -  74001-970 - Goi\^ania\\
      http://www.ime.ufg.br - (62) 3521 1742 - (62) 3521-1208 - secretaria.ime@ufg.br
      }
}


\lfoot{
  \small{
    \textbf{Prof(a) Eder Angelo Milani}\\
    \textbf{IME, UFG, \today}
  }
}


\begin{center}
  \LARGE{\textbf{Plano de Ensino}}
\end{center}

\PlanSection{01. Dados de Identifica\c{c}\~ao da Disciplina:}
{   
   \begin{center}\begin{small}
      \begin{tabular}{|l|p{5cm}|l|p{5cm}|}
         \hline
         \textbf{Semestre:} & 2023.1 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0447
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Infer\^encia Bayesiana}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 96
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         64/32
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         246t56
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) Eder Angelo Milani
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Probabilidade e Teorema de Bayes, Princ\'{\i}pio da verossimilhan\c{c}a, Distribui\c{c}\~oes a priori e a posteriori, Densidade preditiva, M\'etodos hier\'arquicos e emp\'{\i}ricos, Estima\c{c}\~ao, Introdu\c{c}\~ao \`a Teoria da Decis\~ao, Testes de hip\'oteses, Fator de Bayes. M\'etodos de Monte Carlo via Cadeia de Markov: algoritmo de Metropolis-Hastings, Metropolis e amostrador de Gibbs, diagn\'osticos de converg\^encia. Aplica\c{c}\~oes Gerais.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1. Princ\'{\i}pios: Breve revis\~ao de probabilidade; Princ\'{\i}pios gerais da infer\^encia Bayesiana; Principio da 
verossimilhan\c{c}a; Teorema 
de Bayes; Uso sequencial da regra de Bayes. \\
2. Fundamentos: Distribui\c{c}\~oes a priori e a posteriori. Conflito entre priori e posteriori. \\
3. Distribui\c{c}\~oes a Priori: Prioris pr\'oprias e impr\'oprias; Prioris conjugadas; Conjuga\c{c}\~ao na fam\'{\i}lia 
exponencial; Principais fam\'{\i}lias 
conjugadas; Prioris informativas e n\~ao informativas. \\
4. Estima\c{c}\~ao Bayesiana: Teoria da decis\~ao; Estima\c{c}\~ao pontual; Intervalo de credibilidade; Intervalo de 
m\'axima densidade a 
posteriori (HPD). \\
5. Enfoque Bayesiano para teste de hip\'oteses: Testando hip\'oteses via regra de decis\~ao; Teste de hip\'oteses 
via fator de Bayes. \\
6. M\'etodos de Monte Carlo via Cadeia de Markov: algoritmo de Metropolis-Hastings, Metropolis e 
amostrador de Gibbs, 
diagn\'osticos de converg\^encia.
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  Apresenta\c{c}\~ao do plano de ensino - 2 horas aula\\
Princ\'{\i}pios - 6 horas aula \\
Fundamentos - 6 horas aula\\
Distribui\c{c}\~oes a Priori - 14 horas aula\\
Estima\c{c}\~ao Bayesiana - 14 horas aula \\
Enfoque Bayesiano para teste de hip\'oteses - 10 horas aula\\
M\'etodos de Monte Carlo via Cadeia de Markov - 32 horas aula \\
Atividades avaliativas - 12 horas aula
}



\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Apresentar aos alunos conceitos introdut\'orios e fundamentais de Infer\^encia Bayesiana, realizando compara\c{c}\~oes com a 
abordagem cl\'assica. \\
Familiarizar o estudante com a terminologia e as principais t\'ecnicas Bayesianas. \\
Desenvolver a capacidade cr\'{\i}tica e anal\'{\i}tica do estudante atrav\'es de discuss\~ao e resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios e problemas.
}



\PlanSection{06. Objetivos Espec\'{\i}ficos:}
{
  Apresentar uma alternativa a abordagem cl\'assica/frequentista. \\
Exemplificar v\'arios tipos de distribui\c{c}\~ao a priori e discutir sua influencia na distribui\c{c}\~ao a posteriori. \\
Introduzir a teoria da decis\~ao, exemplificando na teoria da estima\c{c}\~ao pontual.\\
Apresentar a teoria de estima\c{c}\~ao intervalar. \\
Introduzir a teoria de testes de hip\'oteses e sele\c{c}\~ao de modelos do ponto de vista Bayesiano. \\
Desenvolver os m\'etodos de MCMC.
}



\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  Aulas expositivas com uso de recursos computacionais para auxiliar na compreens\~ao dos t\'opicos abordados. \\
O software R ser\'a utilizado nas aulas de laborat\'orio. \\
Ser\~ao aplicadas listas de exerc\'{\i}cios, que cobrir\~ao a mat\'eria ministrada e sintetizar\~ao as t\'ecnicas utilizadas. O objetivo das listas 
\'e criar o h\'abito do estudo frequente e a an\'alise dos conte\'udos abordados, al\'em de promover o desenvolvimento de 
habilidades e incentivar a criatividade na resolu\c{c}\~ao de problemas e refor\c{c}ar a compreens\~ao e aprofundar o conhecimento dos 
alunos. \\
O professor far\'a, quando necess\'ario, altera\c{c}\~ao na ordem das unidades do conte\'udo program\'atico. \\
Recursos tecnol\'ogicos de plataformas institucionais, tais como SIGAA e Google, poder\~ao ser utilizados para divulga\c{c}\~ao de 
material did\'atico e atividades avaliativas. \\
O material did\'atico produzido e fornecido pelo docente deve ser utilizado apenas para fins educacionais na disciplina e n\~ao 
poder\~ao ser divulgados ao p\'ublico externo.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  A M\'edia Final (MF) ser\'a composta por cinco notas, sendo elas: duas provas te\'oricas (P1 e P2), uma prova pr\'atica (P3), um 
semin\'ario (S) e lista de exerc\'{\i}cios (L). As datas previstas para as avalia\c{c}\~oes s\~ao: \\
(i) P1 - 19/05/2023; \\
(ii) P2 - 23/06/2023; \\
(iii) P3 - 28/07/2023; \\
(iv) Semin\'ario e Lista de Exerc\'{\i}cios no decorrer do semestre \\
A m\'edia final \'e dada por MF = (P1+2*P2+2*P3+S+L)/7. \\
Observa\c{c}\~oes:\\
As datas previstas para as avalia\c{c}\~oes poder\~ao sofrer eventuais altera\c{c}\~oes; \\
A nota dada para todas as avalia\c{c}\~oes estar\'a na escala de 0 (zero) a 10,0 (dez); \\ 
O conte\'udo da prova ser\'a aquele abordado at\'e a aula imediatamente antes da avalia\c{c}\~ao; \\
Durante a apresenta\c{c}\~ao do semin\'ario poder\~ao ser feitas perguntas, tanto pelo professor quanto por alunos da disciplina; \\
Ap\'os a corre\c{c}\~ao das atividades avaliativas, as notas ser\~ao lan\c{c}adas no SIGAA; \\
A pr\'oxima avalia\c{c}\~ao s\'o poder\'a ocorrer depois de no m\'{\i}nimo 4 dias ap\'os a divulga\c{c}\~ao da nota da avalia\c{c}\~ao anterior; \\
Ao t\'ermino do semestre, a m\'edia final ser\'a depositada no SIGAA. \\
Solicita\c{c}\~oes de segunda chamada dever\~ao ser formalizadas, devidamente justificadas e comprovadas.\\
O aluno ser\'a aprovado se tiver frequ\^encia igual ou superior a 75\% e m\'edia igual ou superior a 6,0.
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} ALBERT, Jim. Bayesian Computation with R. Second Edition. Springer, 2009.

\textbf{[2]:} GELMAN, A.;Carlin, J. B. ; Stern, H. S.; Rubin, D. B. Bayesian Data Analysis. 2th edition. Chapman \& Hall. 2004.

\textbf{[3]:} LEE, P. M. Bayesian Statistics An Introduction. Wiley, 3a edi\c{c}\~ao, 2004.

\textbf{[4]:} GAMERMAN, D.; MIGON, H. Statistical Inference An Integrated Approach, A. Hodder Arnold,.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} BOLSTAD, W. M. Introduction to Bayesian statistics. Editora John Wiley Professio, 2a edi\c{c}\~ao, 2007.

\textbf{[2]:} ROBERT CHRISTIAN, P. The Bayesian Choice. Springer. New York,1994.

\textbf{[3]:} GAMERMAN, D. ; Lopes, H.F. Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference. Chapman-Hall, 2a 
edi\c{c}\~ao, 2006.

\textbf{[4]:} PAULINO, C.D.M.; MURTEIRA, B.J.F.; TURKMAN, M.A.A. Estat\'{\i}stica Bayesiana. 2a. Edi\c{c}\~ao. Funda\c{c}\~ao Calouste Gulbenkian, 2018.

\textbf{[5]:} BOX, G.E.P. , TIAO, G.C. Bayesian inference in statistical analysis. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1973.

\textbf{[6]:} KINAS, P. G. \& ANDRADE, H. A. Introdu\c{c}\~ao \`a An\'alise Bayesiana (com R). Porto Alegre: maisQnada editora, 2010.


}

\PlanSection{11.  Livros Texto:}
{
   \textbf{[1]:} GELMAN, A.;Carlin, J. B. ; Stern, H. S.; Rubin, D. B. Bayesian Data Analysis. 2th edition. Chapman \& Hall. 2004.

\textbf{[2]:} GAMERMAN, D.; MIGON, H. Statistical Inference An Integrated Approach, A. Hodder Arnold,.

\textbf{[3]:} BOX, G.E.P. , TIAO, G.C. Bayesian inference in statistical analysis. Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1973.
}


\PlanSection{12. Hor\'arios:}
{
   \begin{center}
\begin{small}
\begin{tabular}{lll}
\hline
   \textbf{Dia} & \textbf{Hor\'ario} & \textbf{Sala Distribuida}\\
\hline

   2$^a$ & T5 & 207, CAA (40)\\
   2$^a$ & T6 & 207, CAA (40)\\
   4$^a$ & T5 & 207, CAA (40)\\
   4$^a$ & T6 & 207, CAA (40)\\
   6$^a$ & T5 & 105, CAA (50)\\
   6$^a$ & T6 & 105, CAA (50)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & Sexta-feira - 14h30h \`as 15h30 - sala 107 do IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   Eder Angelo Milani. & Email: edermilani@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a). Paulo Henrique De Azevedo Rodrigues}\end{center}


