TE em EC: Métodos Estatísticos em Engenharia

Publicado 2/25/2019, 4:36:00 PM, última modificação 3/20/2025, 5:38:45 PM

Ementa: Introdução à inferência bayesiana; redes bayesianas; filtragem estocástica; regressão múltipla; clusterização; métodos computacionais intensivos.

Syllabus: Introduction to bayesian inference; Bayesian networks; stochastic filtering; multiple regression; clustering; intensive computational methods.

Bibliografia/Bibliography:

James, B.R. Probabilidade: um curso em nível intermediário. 4. ed. Rio de Janeiro, RJ: IMPA, 2015.


Russell, S. and Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3. ed. New Jersey, Prentice-Hall, 2009.


Migon, H.S., Gamerman, D., Louzada, F. Statistical Inference: An Integrated Approach. 2. ed., CRC Press, 2014.


Richard A. Johnson R.A.,  Dean W. Wichern, D.W. Applied Multivariate Statistical Analysis. 6. ed., Pearson, 2007.


Pedrycz, W. and Gomide , F. An Introduction to Fuzzy Sets: Analysis and Design, MIT Press, 1998.


Montgomery, D.C., Peck. E.A., Vining, G.G. Introduction to linear regression analysis. 5. ed. New Jersey, J. Wiley & Sons, 2012.


Ristic, B., Arulampalam, S., Gordon, N. Beyond the Kalman Filter: Particle Filters for Tracking Applications, Artech, 2004.:

Reportar erro