\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
      }
}


\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:} & 2022.2 &
         \textbf{Curso:} & Estat\'{\i}stica
         \\
         
         \hline
         \textbf{Turma:} & A
         &
         \textbf{C\'odigo Componente:} & IME0176
         \\
         
         \hline
         \textbf{Componente:} & \uppercase{Infer\^encia Bayesiana}
         &
         \textbf{UA Respons\'avel:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Carga Hor\'aria:} & 64
         &
         \textbf{UA Solicitante:} & IME
         \\
         
         \hline
         \textbf{Te\'orica/Pr\'atica:}
         &
         48/16
         &
         
         \textbf{EAD/PCC:}
         &
         -/-
         \\
         
         
         \hline
         \textbf{Hor\'arios:}
         &
         24n45
         &
         
         \textbf{Docente:}
         &
         Prof(a) David Henriques Da Matta
         \\
         
         \hline
      \end{tabular}
   \end{small}\end{center}
}

\PlanSection{02. Ementa:}
{
  Distribui\c{c}\~oes a priori e posteriori. Princ\'{\i}pios gerais da infer\^encia bayesiana e v\'{\i}nculo com a infer\^encia cl\'assica. Conflito entre priori e posteriori. Utilidade e perda. Permutabilidade: Teorema de De Finetti. Distribui\c{c}\~oes a priori: pr\'oprias, impr\'oprias, conjugadas, informativas e n\~ao informativas. Fator de Bayes: compara\c{c}\~ao de modelos, sensibilidade. Teste de hip\'oteses bayesianos e regi\~oes de credibilidade. M\'etodos cl\'assicos de aproxima\c{c}\~ao: integra\c{c}\~ao num\'erica, integra\c{c}\~ao por Monte Carlo e aproxima\c{c}\~ao anal\'{\i}tica de Laplace. Amostragem bayesiana e MCMC.
}


\PlanSection{03. Programa:}
{
  1- Fundamentos: paradigma cl\'assico, paradigma bayesiano, regra de Bayes, distribui\c{c}\~oes a priori e 
posteriori. Princ\'{\i}pios gerais da infer\^encia bayesiana e v\'{\i}nculo com a infer\^encia cl\'assica: verossimilhan\c{c}a, 
sufici\^encia, condicionalidade. \\
2- Estima\c{c}\~ao: fun\c{c}\~ao perda e fun\c{c}\~ao risco. Estima\c{c}\~ao pontual. Permutabilidade: Teorema de De Finetti. \\
3- Prioris: pr\'oprias, impr\'oprias, conjugadas, informativas e n\~ao informativas. \\
4- Teste de hip\'oteses bayesianos e regi\~oes de credibilidade. Compara\c{c}\~ao de Modelos: Fator de Bayes. \\
5- M\'etodos Num\'ericos: M\'etodos cl\'assicos de aproxima\c{c}\~ao: integra\c{c}\~ao num\'erica, integra\c{c}\~ao por Monte 
Carlo. Amostragem bayesiana e MCMC (Markov Chain Monte Carlo Methods). \\
}


\PlanSection{04. Cronograma:}
{
  1- Princ\'{\i}pios da infer\^encia Bayesiana. (6 aulas)

2- Fundamentos. (6 aulas)

3- Distribui\c{c}\~oes prioris e posterioris. (10 aulas)

4- Estima\c{c}\~ao Bayesiana. (8 aulas)

5- Enfoque Bayesiano para teste de hip\'oteses. (8 aulas)

6- M\'etodos de Monte Carlo via Cadeia de Markov. (8 aulas) 

7- Aulas pr\'aticas. (12 aulas)

8- Avalia\c{c}\~oes. (6 aulas)
}


\PlanSection{05. Objetivos Gerais:}
{
  Apresentar aos alunos conceitos introdut\'orios e fundamentais de infer\^encia Bayesiana, refletindo sobre 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:}
{
  Motivar os alunos a utilizar a abordagem Bayesiana. Apresentar v\'arios tipos de distribui\c{c}\~ao a priori e calcular 
distribui\c{c}\~oes a posteriori. Realizar estima\c{c}\~ao pontual e intervalar, bem como realizar testes de hip\'oteses e sele\c{c}\~ao 
de modelos do ponto de vista Bayesiano. Utilizar m\'etodos num\'ericos Bayesianos para resolu\c{c}\~ao de problemas de 
aproxima\c{c}\~ao e amostragem. Apresentar programas computacionais Bayesianos.
}


\PlanSection{07. Metodologia:}
{
  As aulas ser\~ao expositivas e pr\'aticas com a utiliza\c{c}\~ao de quadro-giz, datashow e outros recursos, com reflex\~ao das 
abordagens e resolu\c{c}\~ao de exerc\'{\i}cios. Nas aulas pr\'aticas ser\~ao utilizados programas computacionais livres como 
OpenBugs e R.
}


\PlanSection{08. Avalia\c{c}\~oes:}
{
  \begin{itemize}
			\item Ser\~ao solicitadas tarefas individuais (ou em grupos) na modalidade discursiva. As tarefas 
poder\~ao ser enviadas/anexadas em ambiente virtual a ser definido.
 \item Ser\~ao realizadas duas provas te\'oricas, P1 e P2, nas seguintes datas 14/12/2022 e 13/02/2023, 
respectivamente
			\item A M\'edia Final (MF) ser\'a obtida a partir das notas das provas te\'oricas (P1 e P2) e da m\'edia 
aritm\'etica das tarefas (MT). Todas as atividades valer\~ao 10 (dez) pontos, entretanto ter\~ao pesos diferentes 
conforme pode-se observar na express\~ao abaixo:
			
			$$MF = 0,35*P1 + 0,35*P2 + 0,30*MT.$$
			
			\item Observa\c{c}\~oes:
			\begin{itemize}
				
				\item Essas datas poder\~ao sofrer altera\c{c}\~oes.
				\item Haver\'a prova substitutiva para o aluno que perder qualquer das atividades 
avaliativas, com aus\^encia justificada e tenha solicitado uma segunda chamada em at\'e 7 (sete) dias ap\'os a data de 
realiza\c{c}\~ao da avalia\c{c}\~ao.
				\item O estudante poder\'a solicitar segunda chamada de avalia\c{c}\~ao de componentes 
curriculares \`a unidade acad\^emica ou \`a unidade acad\^emica especial respons\'avel pelo componente curricular at\'e 7 
(sete) dias ap\'os a data da realiza\c{c}\~ao da avalia\c{c}\~ao.
				\item O estudante ser\'a aprovado se a m\'edia final (MF) for igual ou superior a 6 (seis) pontos 
e se 
tiver frequ\^encia igual ou superior a 0.75 da carga hor\'aria total da disciplina. Caso contr\'ario ser\'a reprovado.
				\item Os resultados ser\~ao disponibilizados via sistema SIGAA UFG.
			\end{itemize}
		\end{itemize}
}


\PlanSection{09. Bibliografia:}
{
  \textbf{[1]:} GELMAN, A.;Carlin, J. B. ; Stern, H. S.; Rubin, D. B. Bayesian Data Analysis. 2th edition. Chapman \& Hall, 
2004.

\textbf{[2]:} LEE, P. M. Bayesian Statistics An Introduction. Wiley, 3 a edi\c{c}\~ao, 2004.

\textbf{[3]:} BOLSTAD, W. M. Introduction to Bayesian statistics. Editora John Wiley Professio, 2 a edi\c{c}\~ao, 2007.


}

\PlanSection{10. Bibliografia Complementar:}
{
  \textbf{[1]:} ROBERT CHRISTIAN, P. The Bayesian Choice. Springer. New York, 1994.

\textbf{[2]:} MIGON, H. AND GAMERMAN, D. Statistical Inference An Integrated Approach. Arnold, 1999.

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

\textbf{[4]:} PAULINO, C.D.M.; MURTEIRA, B.J.F.; TURKMAN, M.A.A. Estat\'{\i}stica Bayesiana. Funda\c{c}\~ao Calouste 
Gulbenkian, 2003.

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


}

\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]:} BOLSTAD, W. M. Introduction to Bayesian statistics. Editora John Wiley Professio, 2 a edi\c{c}\~ao, 2007.

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


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

   2$^a$ & N4 & 106, CAB (24)\\
   2$^a$ & N5 & 106, CAB (24)\\
   4$^a$ & N4 & 106, CAB (24)\\
   4$^a$ & N5 & 106, CAB (24)\\
\end{tabular}
\end{small}\end{center}

}


\PlanSection{13. Hor\'ario de Atendimento do(a)s Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{ll}
   \textbf{1. } & Quartas- feiras das 18:00h \`as 18:50. Local sala 230 - IME-UFG\\
   \textbf{2. } & Sextas- feiras das 18:00h \`as 18:50. Local sala 230 - IME-UFG\\
\end{tabular}
\end{small}
}

\PlanSection{14. Professor(a):}
{
   \begin{small}
\begin{tabular}{lll}
   David Henriques Da Matta. & Email: dhmatta@ufg.br, & IME\\
\end{tabular}
\end{small}
}




\vspace{0.2cm}

\begin{center}
\underline{\hspace{8cm}}\\\small{Prof(a) David Henriques Da Matta}\end{center}


