ME524
Professor: Jesus E. Garcia
PAD: Thomas Sperandio Denadai
Aulas: Professor: Aulas toda Segunda e Quarta feira as 14hs no Google meet: https://meet.google.com/bcd-ugtz-daq PAD: Plantao de duvidas Segunda e Quarta feira feira das 13 as 14hs no Google meet: https://meet.google.com/nyf-ujdh-rcs
Programa:link
Ementa:
Representação de números em base binária. Erros de truncamento e arredondamento.
O uso das decomposicoes de Cholesky, QR e SVD em estatistica.
Geracao de numeros pseudo aleatorios uniformes. Simulacao de distribuicoes de probabilidade: Metodos de Inversao, Transformação e Rejeiçao.
Monte Carlo para estimacao, "Importance Sampling" e reducao de variancia.
Metodos de computacao Intensiva: Bootstrap e Jacknife, MCMC (Metropolis-Hastings e Gibbs "sampler"), Validação cruzada.
Bibliografia
Link das instruções para usar o VPN UNICAMP e baixar os dois primeiros livros
Introducing Monte Carlo Methods with R. Robert e Casella. Alunos e professores da UNICAMP tem direito a fazer o download do pdf (clicando no link `Click here` na quarta linha da pagina (click), mas devem usar IP da unicamp. Por exemplo usando o VPN UNICAMP.
Simulation 5th Edition. Sheldon Ross. Alunos e professores da UNICAMP tem direito a fazer o download do pdf (veja segunda pagina), mas devem usar IP da unicamp.Por exemplo usando o VPN UNICAMP.
Matrix Algebra, James E. Gentle
Stochastic Simulation, Ripley
An Introduction to the Bootstrap, Efron and Tibshirani
Markov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian Inference, Gamerman
Avaliacao:
1a Prova (P1): 21-10-2020
2a Prova (P2): 16-12-2020
Trabalho (Tr): 06-01-2021
Exame: 25-01-2021
Criterio para avaliacao: Conceito (S ou I)