2 Artigos e 2 livros para começar a ler sobre estatística Bayesiana

O IBPAD separou dois artigos e dois livros para quem quer começar a estudar a teoria e a prática sobre inferência Bayesiana.

Os artigos mostram como a estatística ajudou em achados que contribuem para a Ciência Política e políticas públicas de transparência no Brasil. Os livros foram indicados pelo diretor-executivo da Transparência Brasil, Manoel Galdino, e serviram como base bibliográfica para seu doutorado em Relações Internacionais.

1. Distinguishing Between Influences on Brazilian Legislative Behavior

O artigo investiga quais são as influências que moldam como o legislativo brasileiro vota. A intenção é descobrir o que mais influencia as decisões dos parlamentares: ideologia ou as relações do seu partido entre governo e oposição.

A pesquisa incorpora, com inferência Bayesiana, informações de um survey realizado dentro da Câmara (informação a priori) para determinar os pólos ideológicos, depois acrescenta o resultado das votações. A investigação cobre 20 anos de política no Brasil.

 

2. What do Brazilian citizens use the Freedom of Information Law for? – a typology of FOIL requests

A organização Transparência Brasil investigou o conteúdo dos pedidos feitos por meio da Lei de Acesso à Informação (LAI). A análise usa modelagem de tópico e a partir de uma análise quantitativa dos textos extrai os temas.

A pesquisa descobriu, por exemplo, que existe grande volume de pedidos para informações sobre concursos e salários.

 

3. Bayesian Econometric Methods

O livro explica os princípios da inferência  Bayesiana. Além da teoria, tem questões aplicadas e apresenta as soluções com um passo a passo bem detalhado.  Sobre os autores: Gary Koop é professor de Economia na Universidade de Strathclyde(UK); Dale J. Poirier é porefessor de Economia na Universidade da California (EUA); Justin L. Tobias é professor associado de Economia na Universidade Estadual de Iowa (EUA).

A versão digital do livro ou encontrada em sebos tem um melhor custo-benefício. A obra está em sua segunda edição.

 

4. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models

 

O autor Andrew Gelman é uma das maiores referências para os estudo de estatística Bayesiana de Manoel Galdino. Gelman e Jennifer Hill construíram nesta obra um manual para pesquisa aplicada usando regressão linear e não linear. O objetivo é demonstrar as diversidade de modelos e como usá-los por meio de software livre.

As informações deste texto foram retiradas da aula ao vivo O que é estatística Bayesiana e como ela pode ajudar nas Ciências Sociais exibida no canal do YouTube do IBPAD no dia 19 de maio de 2020. Confira abaixo o trecho sobre a explicação da estatística Bayesiana ou acesse o canal do IBPAD para conferir a aula completa:

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