Dedicació: 6h
Dedicació: 1h Grup gran: 3h Grup petit: 1h 30m
Aprenentatge autònom: 1h 30m
Grup gran: 1h
(CAT) 1. The need for integration and for simulation. 2. Integration through classical Montecarlo simulation. 3.
Markov chain montecarlo simulation. 4. Inference from Markov chain montecarlo samples
(CAT) 1. Normal linear model. 2. Generalized linear model. 3. Multinomial model. 4. Multinomial changepoint analysis. 5. Multinomial cluster analysis.
Descripció:
Descripció:
200611 - AB - Anàlisi Bayesiana
Bibliografia Bàsica:
Complementària:
Bernardo, José Miguel; Smith, Adrian F. M. Bayesian theory. Chichester: Wiley, 1994. ISBN 0471924164.
Kendall, Maurice G. Kendall's Advanced Theory of Statistics : Bayesian Inference. 6th ed. London: Edward Arnold, 1994.
Berger, James O. Statistical decision theory and Bayesian analysis. 2nd ed. New York: Springer-Verlag, 1985. ISBN 0387960988.
Gelman, Andrew. Bayesian data analysis. 3rd ed. London: Chapman & Hall, 2014. ISBN 9781439840955.
Robert, Christian P. The Bayesian choice : from decision-theoretic foundations to computational implementation. 2nd ed. New York: Springer, 2001. ISBN 0387952314.
Carlin, Bradley P.; Louis, Thomas A. Bayesian Methods for Data Analysis. 3rd ed. Boca Raton: CRC Press, 2009. ISBN 9781584886976.
Hoff, Peter D. A first course in bayesian statistical methods [en línia]. New York: Springer, 2009Disponible a:
<http://site.ebrary.com/lib/upcatalunya/docDetail.action?docID=10309678>. ISBN 978-0-387-92299-7.
McElreath, R. Statistical rethinking. A Bayesian course with examples in R and Stan. Chapman Hall, 2015.
Leonard, Thomas; Hsu, John S. J. Bayesian Methods. Cambridge: Cambridge University Press, 1999. ISBN 0521594170.
Carlin, Bradley P; Louis, Thomas A. Bayes and empirical bayes and methods for data analysis. London: Chapman and Hall, 1996. ISBN 0412056119.
Gill, Jeff. Bayesian methods : a social and behavioral sciences approach. Boca Raton, Fla: Chapman & Hall/CRC, 2002. ISBN 1584882883.
Congdon, Peter. Bayesian statistical modelling. 2nd ed. Chichester: John Wiley & Sons, 2006. ISBN 0471496006.
Congdon, Peter. Applied bayesian modelling. West Sussex: John Wiley & Sons, 2003. ISBN 0471486957.
Congdon, Peter. Bayesian models for categorical data. Chichester: John Wiley, 2005. ISBN 0470092378.
Robert, Christian P.; Casella, George. Monte Carlo statistical methods. 2nd ed. New York: Springer, 2004. ISBN 0387212396.
Tanner, Martin Abba. Tools for statistical inference : methods for the exploration of posterior distributions and likelihood functions. 3rd ed. New York: Springer-Verlag, 1996. ISBN 0387946888.
Gilks, W. R. Markov chain Monte Carlo in practice. London: Chapman & Hall, 1996. ISBN 0412055511.
Wasserman, Larry. All of statistics : a concise course in statistical inference. New York: Springer Verlag, 2010.
Simon Jackman. Bayesian analysis for the social sciences. Chichester: John Wiley and Sons, 2009. ISBN 9780470011546.
Kruschke, J.K. Doing bayesian data analysis : a tutorial with R and BUGS. Academic Press, 2011.
Ntzoufras, I. Bayesian modeling using WinBUGS. Wiley. 2009.
200612 - ADL - Anàlisi de Dades Longitudinals
Competències de la titulació a les quals contribueix l'assignatura Altres:
NURIA PEREZ ALVAREZ - A CARLES SERRAT PIE - A Responsable: CARLES SERRAT PIE Unitat que imparteix:
Curs:
Crèdits ECTS:
749 - MAT - Departament de Matemàtiques
715 - EIO - Departament d'Estadística i Investigació Operativa 2016
MÀSTER UNIVERSITARI EN ESTADÍSTICA I INVESTIGACIÓ OPERATIVA (Pla 2013). (Unitat docent Optativa)
5 Idiomes docència: Anglès
Unitat responsable: 200 - FME - Facultat de Matemàtiques i Estadística
Titulació:
Professorat
Específiques:
3. CE-1. Capacitat per a dissenyar i gestionar la recollida d'informació, així com la codificació, manipulació, emmagatzematge i tractament d'aquesta informació.
4. CE-3. Capacitat per a formular, analitzar i validar models aplicables a problemes d'índole pràctica. Capacitat de seleccionar el mètode i/o tècnica estadística o d'investigació operativa més adequada per aplicar aquest model a cada situació o problema concret.
5. CE-4. Capacitat de fer servir els diferents procediments d'inferència per a respondre preguntes, identificant les propietats dels diferents mètodes d'estimació i els seus aventatges i inconvenients, adaptats a una situació concreta i en un context específic.
6. CE-6. Capacitat per a fer servir el software més adequat per a realitzar els càlculs necessaris a la resolució d'un problema.
7. CE-7. Capacitat per a comprendre articles d'estadística i investigació operativa de nivell avançat. Conèixer els procediments d'investigació tant per a la producció de nous coneixements com per a la seva transmissió.
8. CE-8. Capacitat de discutir la validesa, l'abast i la rellevància d'aquestes solucions i saber presentar i defensar les conclusions.
Capacitats prèvies
Les capacitats prèvies desitjables són les derivades de la formació en estadística matemàtica i probabilitat que habitualment els estudis de grau proporcionen. Dues referències que poden ajudar a preparar l'assignatura en la fase preliminar són:
Gómez, G. (2002) Estadística Matemàtica 1 (Teoria). Apunt de la FME. Universitat Politècnica de Catalunya.
Gómez, G, Nonell, R i Delicado, P. (2002) Estadística matemàtica 1. (Problemes). Apunts de la FME. Universitat Politècnica de Catalunya
L'assignatura pressuposa que l'estudiant coneix el model lineal i model lineal generalitzat. Aquests coneixements es poden adquirir o consolidar per avançat en l'assignatura que s'imparteix en el mateix horari durant les set primeres setmanes del segon quadrimestre.
Horari: Es farà públic a l'inici del quadrimestre.
Horari d'atenció
200612 - ADL - Anàlisi de Dades Longitudinals
Les dades longitudinals, al combinar informació de la variabilitat entre-unitats i de l'evolució i variació intra-unitats representen, per la seva freqüència i rellevància, un repte tant per a l'estadístic professional com per al desenvolupament teòric.
L'objectiu del curs és, d'una banda, desenvolupar el marc teòric propi i, de l'altra, posar en pràctica els coneixements adquirits mitjançant l'ús de programari estadístic R.
Transversals:
9. CE-9. Capacitat per a implementar algoritmes d'estadística i investigació operativa.
1. TREBALL EN EQUIP: Ser capaç de treballar com a membre d'un equip interdisciplinari, ja sigui com un membre més o duent a terme tasques de direcció, amb la finalitat de contribuir a desenvolupar projectes amb pragmatisme i sentit de la responsabilitat, tot assumint compromisos considerant els recursos disponibles.
2. TERCERA LLENGUA: Conèixer una tercera llengua, preferentment l'anglès, amb un nivell adequat oral i escrit i en consonància amb les necessitats que tindran els titulats i titulades.
Objectius d'aprenentatge de l'assignatura
Dedicació total: 125h Hores grup gran:
Hores grup mitjà:
Hores grup petit:
Hores activitats dirigides:
Hores aprenentatge autònom:
30h 0h 15h 0h 80h
24.00%
0.00%
12.00%
0.00%
64.00%
Hores totals de dedicació de l'estudiantat
El curs és de caràcter pràctic i amb orientació PBL (Project/Problems Based Learning).
Concretament:
a) exposar les necessitats metodològiques mitjançant l'anàlisi de dades reals,
b) desenvolupar el model teòric (l'èmfasi principal es posaria en la modelització i la interpretació, i, secundàriament, en les demostracions dels resultats)
c) tornar a les dades per a fer l'anàlisi.
El desenvolupament de les pràctiques és en R.
Metodologies docents
200612 - ADL - Anàlisi de Dades Longitudinals
Continguts