Disciplina Discipline RMS5781
Tópicos de Inferência Estatística Aplicada a Dados Médicos
Topics of Statistical Inference Applied to Medical Data

Área de Concentração: 17139

Concentration area: 17139

Criação: 05/06/2019

Creation: 05/06/2019

Ativação: 05/06/2019

Activation: 05/06/2019

Nr. de Créditos: 4

Credits: 4

Carga Horária:

Workload:

Docente Responsável:

Professor:

Jorge Alberto Achcar

Objetivos:

Apresentar as técnicas existentes para inferência estatística envolvendo os modelos mais usuais; métodos de estimação por ponto e por intervalo; testes de hipóteses, teoria assintótica. Aplicação a dados médicos.

Objectives:

To present the existing techniques for statistical inference involving the most usual models; point estimation methods and interval estimation methods; hypothesis testing, asymptotic theory. Applications to medical data.

Justificativa:

Trata-se de disciplina básica para pesquisa na área de bioestatística e análise de dados médicos.

Rationale:

It is a basic discipline for research in the field of biostatistics and analysis of medical data.

Conteúdo:

Revisão da teoria de probabilidade: espaço amostral, probabilidade de eventos, independência de eventos, probabilidade condicional; variáveis aleatórias discretas e contínuas, transformações, distribuições de probabilidade, esperança, esperança condicional, teorema do limite central, funções geradoras de momentos. Introdução à inferência estatística: suficiência, famílias exponenciais, métodos de estimação de parâmetros, mínimos-quadrados e máxima verossimilhança, desigualdade de Cramer-Rao, completividade, Lehmann-Scheffè, intervalos de confiança, teoria de estimação para amostras grandes, testes de hipóteses: Neyman-Pearson, testes UMP, teste da razão de verossimilhanças. Aplicações a dados médicos.

Content:

Review of probability theory: sample space, probability of events, independence of events, conditional probability; discrete and continuous random variables, transformations of random variables, probability distributions, expectation, conditional expectation, central limit theorem, moments-generating functions. Introduction to statistical inference: sufficiency, exponential families, methods of parameter estimation, least squares and maximum likelihood, Cramer-Rao inequality, completeness, LehmannScheffè, confidence intervals, estimation theory for large samples, hypothesis tests: Neyman-Pearson, UMP tests, likelihood ratio test. Applications to medical data.

Forma de Avaliação:

Solução e entrega de exercícios, uma prova escrita no período mediano do curso e um exame final no término da disciplina.

Type of Assessment:

Weekly homeworks, a written examination in the middle period of the subject and a final examination at the end of the subject.

Bibliografia:

(1) Casella, G; Berger, R.L. (2002) Statistical Inference- Duxburg Advanced Series. (2) Bickel, P.J .; Doksun, K.A. (1977) Mathematical statistics: basic ideas and selected topics, San Francisco, Holden-Day. (3) Mood, A.M., Graybill, F.M .; Boes, D.C. (1983) - Introduction to the theory statistics, 3nd., McGraw-Hill.

Bibliography:

(1) Casella, G; Berger, R.L. (2002) Statistical Inference- Duxburg Advanced Series. (2) Bickel, P.J .; Doksun, K.A. (1977) Mathematical statistics: basic ideas and selected topics, San Francisco, Holden-Day. (3) Mood, A.M., Graybill, F.M .; Boes, D.C. (1983) - Introduction to the theory statistics, 3nd., McGraw-Hill.

Tipo de oferecimento da disciplina:

Presencial

Class type:

Presencial