index.Rmd

title: "Estatística Computacional II"
author: "Prof. Walmes M. Zeviani"
bibliography: config/refs.bib
csl: config/ABNT-UFPR-2011-Mendeley.csl
output:
  html_document:
    toc: false
    number_sections: true
    includes:
      before_body: null
# http://rmarkdown.rstudio.com/rmarkdown_websites.html

Detalhes

Horário	Local
Qua 19h -- 20h30	PA 01
Sex 20h45 -- 22h15	PA 02

• Carga horária: 60 horas
• Pré-requisitos:
  • CE 083 - Estatística Computacional I
  • CE 085 - Estatística Inferêncial

Conteúdo programado

1. Geração de números aleatórios.
   1. Geração de números uniformes.
   2. O método da transformação integral da probabilidade.
   3. O método da aceitação e rejeição.
   4. Outros métodos.
2. Métodos estatísticos computacionalmente intensivos.
   1. Bootstrap, reamostragens e testes de aleatorização.
   2. Jacknife e validação cruzada.
   3. Métodos Monte Carlo.
   4. Planejamento e análise de experimentos computacionais.
3. Documentação e empacotamento de funções.

Referências bibliográficas

1. GENTLE, J.; HÄRDLE, W.; MORI, Y. Handbook of computational statistics: concepts and methods. 2nd ed. Springer Berlin Heidelberg, 2012.
2. MANLY, B. Randomization, bootstrap and Monte Carlo methods in biology, third edition. 2nd ed. Taylor & Francis, 2006.
3. FERREIRA, D. F. Estatística computacional em Java. Editora UFLA, 2013.
4. EFRON, B.; HASTIE, T. Computer age statistical inference: algorithms, evidence, and data science. 1st ed. Cambridge University Press, 2016.
5. EUBANK, R. L.; KUPRESANIN, A. Statistical Computing in C++ and R. Chapman & Hall/CRC The R Series, 2011.

Materiais úteis

• http://www.dex.ufla.br/~danielff/ensino/estatisticacomputacional.html;
• https://ecivilufes.files.wordpress.com/2011/03/algoritimos.pdf;
• http://www.impa.br/opencms/pt/biblioteca/pm/PM_21.pdf;
• http://www.icmc.usp.br/~ehlers/slides-comp.pdf;
• https://sites.google.com/site/thaisf/Home/cursos/estatcompg
• Estatística Computational, Ralph dos Santos Silva: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11;
• Método da aceitação e rejeição - Karl Sigman.
• http://www.cs.cmu.edu/~tcortina/15-105sp09/Unit02PtC.pdf

Atividades e avaliações

Tipo de avaliação	Quantidade	Peso na nota final
Sabatinas	~10	70%
Trabalho final	1	30%

Pelo menos 25% das piores notas das sabatinas serão eliminadas. As sabatinas não serão repostas. O trabalho final não terá reposição.

Notas