Paul Gerhard Kinas, Humber Agrelli Andrade

Introdução à Análise Bayesiana (Com R) (eBook, ePUB)

• Format: ePub

Produktbeschreibung

Além do cuidado com o desenvolvimento teórico dos temas, o livro, repleto de exemplos e exercícios, também dá atenção ao desenvolvimento prático, com material suficiente para habilitar os leitores a reproduzirem todas as análises efetuadas no decorrer dos capítulos. Os códigos computacionais de cálculo são disponibilizados diretamente no texto e em uma página da internet que também contém um gabarito com o desenvolvimento completo das soluções de todos os exercícios. O programa computacional é o R que vem sendo adotado mundialmente por muitos profissionais em análise estatística. O R é um programa de livre distribuição e possui muitas funções que facilitam consideravelmente a execução dos cálculos e a apresentação gráfica dos dados. Portanto, não é necessário dispor de quaisquer programas computacionais comerciais para acompanhar o desenvolvimento do conteúdo. A proposta do livro e¿dar auto-suficiência aos leitores que, ao final do estudo diligente do texto, terão em mãos a bagagem teórica e a prática para desenvolverem com autonomia as suas análises estatísticas.

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Produktdetails

• Verlag: Consultor Editorial
• Seitenzahl: 240
• Erscheinungstermin: 4. Mai 2017
• Portugiesisch
• ISBN-13: 9788593813016
• Artikelnr.: 48175304

Autorenporträt

Paul G. Kinas - Oceanógrafo pela Universidade Federal do Rio Grande (FURG) e Graduado em Oceanologia, 1979, FURG; Mestre em Estatística, 1986, USP; Doutor em Estatística, 1993, University of British Columbia, Canadá; Pós-doutorado, 2008-2009, na Universty of British Columbia, Canadá. Professor titular da Estatística no Instituto de Matemática (IMEF) da FURG, coordena o laboratório de Estatística Ambiental e orienta programas de pós-gradução Humber A. Andrade - Graduado em Oceanografia Biológica pela Fundação Universidade Federal do Rio Grande (1991), mestre em Oceanografia Biológica pela Fundação Universidade Federal do Rio Grande (1996) e doutor em Oceanografia Biológica pela Fundação Universidade Federal do Rio Grande (2004). Tem experiência em biologia pesqueira e no uso de modelagens estatísticas na análise de problemas de ecologia, particularmente aqueles associados ao ambiente marinho. Tem trabalhado com modelos lineares generalizados e abordagens Bayesianas.