Objetivo:Uma visão prática de métodos Monte Carlo para inferência Bayesiana e aplicações usando modelos comparativos filogenéticos.

Diversos métodos estatísticos modernos para o estudo de ecologia e evolução usam inferência Bayesiana com Markov chain Monte Carlo (MCMC) para estimar parâmetros de modelos. Novos métodos usando MCMC são descritos com frequência e estão cada vez mais se tornando populares e presentes nos mais variados estudos. O curso visa em abrir a caixa-preta do Markov chain Monte Carlo e métodos similares para navegar pelos seus componentes e compreender suas aplicações. Usando uma linguagem simples, diversos exemplos e tutoriais, vamos investigar como o MCMC estima a distribuição posterior de parâmetros, como identificar problemas nas cadeias e quais diagnósticos usar para verificar convergência. O objetivo principal é desenvolver uma visão intuítiva para facilitar o uso de métodos Bayesianos baseados em MCMC. Como exemplos, vamos explorar e aplicar modelos comparativos filogenéticos.

Palestrante: Daniel Caetano é estudante de doutorado na University of Idaho (EUA) e trabalha com o desenvolvimento de métodos comparativos filogenéticos usando inferência Bayesiana para estimar taxas de evolução de caracteres contínuos e multivariados.

Público alvo: Pessoas que já utilizam ou pretendem utilizar métodos que implementam MCMC e que possuem interesse sobre como o método funciona. Conhecimento da linguagem R é importante para um melhor aproveitamento do curso.

Inscrições: E-mail para 'caetanods1@gmail.com' com o título “Inscrição workshop MCMC”. O e-mail deve conter um pequeno texto sobre quais métodos (exemplos de softwares) você utiliza (ou pretende utilizar) em sua pesquisa ou tem interesse. Caso não use nenhum método, explicar o interesse no workshop. Favor indicar se possui experiência com o R.