CRONOGRAMA

1º semestre de 2026

Calendário Acadêmico 2026 Unifesp (PDF)

SEMANA	DATA	TEMA	ATIVIDADE	LEITURA PRÉVIA	SLIDES	LAB. INFORMÁTICA
1	12/03	Hipóteses e modelos estatísticos	Comparar hipóteses científicas contrastantes e quantificar o suporte empírico a cada uma por meio de modelos probabilísticos	📖	📽️	💻
2	19/03	Inferência bayesiana e atualização do conhecimento	Aplicar o teorema de Bayes para atualizar distribuições de probabilidade a partir de novas observações	📖	📽️	💻
3	26/03	Modelos generativos e a aproximação por grade	Utilizar a aproximação por grade para obter a distribuição a posteriori	📖	📽️	💻
4	02/04	Distribuição normal como modelo generativo	Explorar a distribuição normal de probabilidade e investigar as distribuições a priori para os parâmetros μ e σ	📖	📽️	💻
5	09/04	Distribuição a posteriori no modelo normal	Estimar os parâmetros do modelo normal e avaliar o ajuste por meio da checagem posterior preditiva	📖	📽️	💻
6	16/04	Prova 1
7	23/04	Análise exploratória e visualização de dados	Construir visualizações exploratórias para identificar padrões, tendências e relações entre variáveis em conjuntos de dados com duas ou múltiplas variáveis	📖	📽️	💻
8	30/04	Componentes do modelo linear bayesiano e estimação de parâmetros	Decompor os componentes do modelo linear bayesiano, realizar simulação preditiva a priori e ajustar o modelo linear analisando a distribuição a posteriori dos parâmetros	📖	📽️	💻
9	07/05	Regressão múltipla	Ajustar modelos com múltiplos preditores e identificar confundimento e associações espúrias entre variáveis	📖	📽️	💻
10	14/05	Variáveis categóricas e interações	Incluir variáveis categóricas e termos de interação no modelo linear e interpretar os efeitos estimados	📖	📽️	💻
11	21/05	Prova 2
12	28/05	Modelos de Poisson para dados de contagem	Ajustar o modelo de Poisson a dados de contagem e avaliar a adequação do modelo e o poder preditivo	📖	📽️	💻
-	04/06	Feriado (Corpus Christi)
13	11/06	Modelos bayesianos para dados binários	Ajustar o modelo binomial a dados de resposta binária e interpretar probabilidades de sucesso e seus intervalos de credibilidade	📖	📽️	💻
14	18/06	Modelos hierárquicos — estrutura e pooling parcial	Introduzir a estrutura hierárquica de modelos bayesianos e compreender como o pooling parcial compartilha informação entre grupos	📖	📽️	💻
15	25/06	Modelos hierárquicos — ajuste e interpretação	Ajustar modelos hierárquicos bayesianos e interpretar os efeitos de grupo e a distribuição a posteriori dos parâmetros de nível superior	📖	📽️	💻
16	02/07	Prova 3
-	09/07	Feriado (Revolução Constitucionalista)