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DISCIPLINA Listagem de Ementa/Programa

MÉTODOS COMPUTACIONAIS INTENSIVOS PARA MINERAÇÃO DE DADOSDISCIPLINA 311618

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ÓrgãoCIC Departamento de Ciência da Computação
Código311618
DenominaçãoMétodos Computacionais Intensivos para Mineração de Dados
NívelMestrado
Início da Vigência em2012/2
Pré-requisitosDisciplina sem pré-requisitos
EmentaInício da Vigência em 2012/2

1. Métodos não paramétricos e a estatística robusta: testes estatísticos, regressão não paramétrica, estimação de densidades, gráficos para grandes conjuntos de dados, componentes principais, estatística robusta.
2. A inferência estatística por simulações: verossimilhança, testes e intervalos de confiança de Monte Carlo.
3. Bootstrapping: formulação e propriedades, intervalos de confiança, bootstrap duplo, aplicações em modelos lineares, diagnósticos, Jackknife.
4. O método MCMC (Markov Chain Monte Carlo): formulação e propriedades, amostradores de Gibbs, algoritmo de Metropolis-HAsting, aplicações em modelso lineares, diagnósticos.

BibliografiaInício da Vigência em 2012/2

Bayesian Computation with R. Albert, J. Springer, 2007.

Applied Smoothing Techniques for Data Analysis: The Kernel, Approach with S-Plus Illustrations. Bowman, A. and Azzalini, A. Oxford University, 1997.

Monte Carlo Statistical Methods. Robert, C. P. and Casella, G. Springer, 2004.

Graphics of Large Datasets: Visualizing a Million. Uniwin, A., Theus, M. and Hofmann, H. Springer, 2006.