Área de concentração: 104131 - Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Criação: 21/10/2019
Nº de créditos: 10
Carga horária:
| Teórica Por semana |
Prática Por semana |
Estudos Por semana |
Duração | Total |
| 3 | 1 | 6 | 15 Semanas | 150 Horas |
Docentes responsáveis:
Marinho Gomes de Andrade Filho
Ricardo Sandes Ehlers
Objetivos:
Desenvolver técnicas Bayesianas para a análise e interpretação dos dados espaciais.
Justificativa:
Para entender como utilizar informações espacialmente referenciadas na tomada de decisões é fundamental discutir os princípios da Estatística Espacial que fornece as ferramentas mais adequadas para tal análise.
Conteúdo:
Tipos de dados espaciais. Vizinhanças, associação espacial, predição espacial, modelos CAR e SAR, métodos
Bayesianos, métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov.
Forma de avaliação:
Provas e Trabalhos.
Observação:
Nenhuma.
Bibliografia:
Fundamentais:
Sudipto Banerjee, Bradley P. Carlin, Alan E. Gelfand (2014) Hierarchical Modeling and Analysis for Spatial Data,
Second Edition. Chapman and Hall/CRC
Complementares (se houver):
Gelfand, A.E., Diggle, P.J., Fuentes, M., and Guttorp, P., eds. (2010) Handbook of Spatial Statistics, CRC Press.
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