Workshop Bayesianismo: Fundamentos e Aplicações

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Agência FAPESP* –Agência FAPESP – A inferência bayesiana, inferência estatística que descreve quantidades invisíveis de forma probabilística, será o assunto discutido no workshop Bayesianismo: Fundamentos e Aplicações, nos dias 14 e 15 de junho, na capital paulista.

Entre as palestras programadas para o encontro, promovido pelo Instituto de Matemática e Estatística (IME) da Universidade de São Paulo (USP), estão "P-value and e-value: Are they diferent in practice", com Carlos Alberto de Bragança Pereira (IME-USP); "Coherency and sets of full conditional measures", com Fabio Cozman (Poli-USP), e "Decoupling, randomization and objective bayesian inference", com Julio Michael Stern (IME-USP).

"Reliability nonparametric bayesian estimation in parallel systems", "Densities of regular variation for Saint Petersburg envelopes" e "Extensions of bayesian networks" serão outros dos assuntos discutidos.

Segundo Bragança Pereira, inferência bayesiana é a inferência estatística baseada apenas em descrições probabilísticas das quantidades invisíveis de
interesse. "Bayesianismo é a forma subjetivista de realizarmos
inferências estatísticas. Para os bayesianos, probabilidades são medidas de
suas incertezas que são atualizadas sempre que novas evidências são
obtidas", disse à Agência FAPESP. 
 
Mais informações: www.ime.usp.br/~apolpo/bayes

<b>Agência FAPESP</b> – A inferência bayesiana, inferência estatística que descreve quantidades invisíveis de forma probabilística, será o assunto discutido no workshop Bayesianismo: Fundamentos e Aplicações, nos dias 14 e 15 de junho, na capital paulista.
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Entre as palestras programadas para o encontro, promovido pelo Instituto de Matemática e Estatística (IME) da Universidade de São Paulo (USP), estão "P-value and e-value: Are they diferent in practice"</i>, com Carlos Alberto de Bragança Pereira (IME-USP); "Coherency and sets of full conditional measures", com Fabio Cozman (Poli-USP), e "Decoupling, randomization and objective bayesian inference", com Julio Michael Stern (IME-USP).
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"Reliability nonparametric bayesian estimation in parallel systems", "Densities of regular variation for Saint Petersburg envelopes" e "Extensions of bayesian networks" serão outros dos assuntos discutidos.
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Segundo Bragança Pereira, inferência bayesiana é a inferência estatística baseada apenas em descrições probabilísticas das quantidades invisíveis de
interesse. "Bayesianismo é a forma subjetivista de realizarmos
inferências estatísticas. Para os bayesianos, probabilidades são medidas de
suas incertezas que são atualizadas sempre que novas evidências são
obtidas", disse à <b>Agência FAPESP</b>. 
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Mais informações: <b><a href="http://www.ime.usp.br/~apolpo/bayes" target="_blank">www.ime.usp.br/~apolpo/bayes</a></b>
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