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title: Shiny para o ensino-aprendizagem de Estatística Bayesiana
author: Cristian Villegas \& Roseli A. Leandro \& Eduardo E. Ribeiro Jr
date: Departamento de Ciências Exatas - ESALQ, USP
header-includes:
- \usepackage{mathpazo}
output:
rmarkdown::pdf_document: default
rmarkdown::github_document: default
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# Resumo #
Com o aumento da complexidade dos modelos empregados na análise de
dados, a inferência considerando-se a abordagem bayesiana tem sido cada
vez mais utilizada em diferentes áreas de pesquisa. Com o objetivo
facilitar o ensino-aprendizagem da estatística bayesiana, cada dia mais
necessário, propõe-se este minicurso, que irá explorar conceitos básicos
tais como: distribuição a priori (informativas e não informativas),
função de verossimilhança, distribuição a posteriori, e técnicas de
amostragem Metropolis-Hastings e amostrador de Gibbs, com a utilização
do pacote R de código aberto R shiny (http://www.shiny.rstudio.com) para
elaboração de interfaces interativas. O Shiny fornece uma estrutura
elegante, poderosa e estimulante para criar aplicativos web sem requerer
conhecimento em HTML, CSS ou JavaScript, propiciando a melhoria no
processo de ensino-aprendizado. Nesse minicurso serão abordados modelos
lineares, lineares generalizados e não lineares sob a perspectiva
bayesiana, com aplicações envolvendo dados reais de estudos
experimentais. Os recursos pra criação de interfaces interativas serão
disponibilizados em um pacote R para que possam ser utilizados i) por
estudantes ou entusiastas em estatística bayesiana, para o aprendizado;
e ii) por docentes ou responsáveis por cursos de estatística bayesiana,
como ferramenta complementar para o ensino.
# Programa #
1. Apresentação do pacote Shiny para elaboração de aplicativos web
com R (1h15min)
* O que é o Shiny e o pacote \texttt{shiny};
* Estrutura para implementação de aplicativos;
* Exemplos;
* Disponibilização web de aplicativos.
1. Ensino-aprendizagem de inferência bayesiana com Shiny (1h45min)
* Distribuições a priori, função de verossimilhança, a
distribuição posteriori e distribuição preditiva utilizando
distribuições a priori conjugadas;
* Algoritmos de amostragem;
* Exemplos.
1. Auxílio de recursos interativos na análise de dados sob a
perspectiva bayesiana (1h)
# Público alvo #
O curso é destinado a estudantes, professores e profissionais
interessados em inferência bayesiana e exige apenas conhecimentos
básicos da linguagem `R` e de inferência bayesiana.