Matemáticas (plan 1983) 2022-2

Optativas de los Niveles VII y VIII, Estadística Bayesiana

Temario:

1. Proceso de aprendizaje
   - Teorema de Bayes
   - Propiedad de Memoria
   - Estadisticas Suficientes
   - Parametros de ruido
   - Aproximacion posteriori por la Normal
2. De la informacion apriori a la distribucion apriori
   - No informativas
   - Maxima Entropia
   - Familias Conjugadas
   - Principio de Verosimilitud
3. Inferencia Estadistica Bayesiana
   - Teoria de las desiciones
   - Estimacion Puntual
   - Regiones de Credibilidad
   - Pruebas de hipotesis
4. Simulacion Estocastica
   - Trasnformacion inversa
   - Aceptacion y Rechazo
   - Importance Sampling
5. Metodos Monte Carlo
   - Integracion Estocastica
   - Metropilis Hasting
   - Muestreo de Gibbs
6. Aplicaciones
   - Cedenas de Markov ocultas
   - Series de Tiempo
   - Redes Bayesianas

Metodo de trabajo:

• Evaluación en base a practicas y tareas 100%
• Video conferencias meet de google(se graban) y contacto por telegram.
• Dado la contingencia las sesiones son en línea, se usará como herramienta principal el ambiente de google classroom.
• Se aceptan oyentes.

Classroom:

• Enlace de la primera sesion 14 Febrero 7:00 pm: https://meet.google.com/eys-aqzy-dmg
• Link de classroom :https://classroom.google.com/c/MTU1NjIxMDkyNDgy
• Notas: Carpeta
• Bibliografia Sugerida en la pagina de la facultad: https://web.fciencias.unam.mx/asignaturas/411.pdf

Evaluación: 100% tareas y prácticas

Requisitos:

• Probabilidad I y II

• Estadística I y II