| Centro |
| Facultad de Ciencias Matemáticas |
| Departamento |
| Estadística e Investigación Operativa |
| Profesor responsable |
| Sin datos cargados |
| Met. Docent |
| Clases magistrales, laboratorio de estadística y tutorías |
| Met. Avaluació |
| Examen Final Cuestiones teoricas básicas y problemas |
| Bibliografia |
| Bibliografía básica: Bernardo, J. M. (2005). Reference analysis. Handbook of Statistics 25 (D. K. Dey and C. R. Rao eds.) Amsterdam: Elsevier, 17--90. Accesible en la web de la UV: www.uv.es/bernardo/RefAna.pdf Bibliografía complementaria: Berger, J. O. (1985). Statistical Decision Theory and Bayesian Analysis (2nd. ed). Springer-Verlag. Bernardo, J. M. and Smith, A. F. M. (1994). Bayesian Theory. Chichester: Wiley. Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. and Rubin, D.B. (1995). Bayesian Data Analysis. Chapman and Hall. Lee, P. M. (1989). Bayesian Statistics: An Introduction (2nd. ed). Arnold. O'Hagan, A. (1994). Kendall's Advance Theory of Statistics, Vol. 2B: BayesianInference. Wiley. |
| Continguts |
| Programa Teoría 1-Fundamentos. 2-Modelización y proceso de aprendizaje. 3-Inferencia y Predicción. 4-Funciones intrínsecas de pérdida. 5- Estimación puntual. 6-Estimación por regiones. 7-Contraste de Hipótesis. Programa Prácticas Las prácticas consistirán en la resolución de problemas y la solución completa de case-study sencillos utilizando Mathematica. |
| Objetius |
| Dotar a los estudiantes de una visión de conjunto del paradigma bayesiano, describiendo sus fundamentos y sus métodos más sencillos, con especial énfasis en los métodos bayesianos objetivos; proporcionar a los alumnos los elementos necesarios (analíticos y numéricos) para la solución de problemas de inferencia estadística no muy complejos desde el punto de vista bayesiano. |
| URL de Fitxa |
| www.uv.es/bernardo/ensenanza.html |