Disciplina Discipline MAE5834
Estatística Avançada I

Área de Concentração: 45133

Concentration area: 45133

Criação: 19/06/2015

Creation: 19/06/2015

Ativação: 22/06/2015

Activation: 22/06/2015

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Teórica

(por semana)

Theory

(weekly)

Prática

(por semana)

Practice

(weekly)

Estudos

(por semana)

Study

(weekly)

Duração Duration Total Total
4 2 4 12 semanas 12 weeks 120 horas 120 hours

Docente Responsável:

Professor:

Silvia Lopes de Paula Ferrari

Objetivos:

Introduzir as noções básicas de Inferência Estatística, utilizando as ferramentas da teoria moderna das Probabilidades.

Justificativa:

As noções apresentadas nesta disciplina são fundamentais para o desenvolvimento do trabalho de pesquisa em Teoria Estatística, assim como para aplicações modernas em Estatística Aplicada.

Conteúdo:

1. Modelos estatísticos clássicos e bayesianos; modelos paramétricos, não paramétricos e semi-paramétricos. 2. Suficiência, suficiência mínima, completa, ancilaridade; famílias exponenciais de distribuições; informação de Fisher e Kullback-Leibler. 3. Formulação do problema de decisão estatística; estimadores ótimos, admissibilidade. 4. Estimadores não-viesados de variância mínima, de máxima verossimilhança, bayesianos e robustos; intervalos de confiança e credibilidade. 5. Formulação geral do problema do teste de hipóteses; lema de Neyman-Pearson e testes UMP. Teste da razão de verossimilhanças. 6. Fator de Bayes, eliminação de parâmetros de incômodo, quantidade pivotal, p-valor.

Forma de Avaliação:

Média ponderada de notas de provas, listas de exercícios e trabalho.

Observação:

Bibliografia:

1. Lehmann, E.L. e Casella, G. (1998): Theory of Point Estimation. 2a edição. Springer. 2. Lehmann, E.L. e Romano, J.P (2005). Testing Statistical Hypotheses. 3a edição. Springer. 3. Schervish, M.J. (1995). Theory of Statistics. Springer. 4. Shao, J. (2003). Mathematical Statistics. 2a Edição. Springer.