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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Matemática e Estatística
 
Estatística
 
Disciplina: MAE0301 - Inferência Estatística Frequentista
Frequentist Statistical Inference

Créditos Aula: 6
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 90 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2022 Desativação:

Objetivos
Apresentar e discutir os fundamentos da inferência estatística frequentista.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
54053 - Monica Carneiro Sandoval
 
Programa Resumido
Verossimilhança, suficiência, métodos de estimação, estimadores e propriedades. Intervalos de confiança, testes de hipóteses e resultados assintóticos (univariados). Noções de inferência multivariada.

 
 
 
Programa
1.	Modelos estatísticos: principais modelos discretos e contínuos e família exponencial.
2.	Amostras e distribuições amostrais.
3.	Verossimilhança.
4.	Suficiência e completicidade.
5.	Métodos de estimação clássicos: momentos, máxima verossimilhança.
6.	Critérios para avaliação de estimadores: viés, eficiência e consistência.
7.	Estimadores do vetor de médias e matriz de covariâncias para normal multivariada.
8.	Intervalos de confiança, método da quantidade pivotal.
9.	Testes de hipóteses: testes mais poderosos, lema de Neyman-Pearson, teste da razão de verossimilhanças, teste escore, teste de Wald.
10.	 Aproximações e resultados assintóticos.
11.	 Distribuições relacionadas com a normal multivariada: Wishart e de Hotteling. Intervalos de confiança simultâneos e regiões de confiança para o vetor de médias da normal multivariada.
12.	Testes para o vetor de médias da normal multivariada, distribuições de formas quadráticas.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas e exercícios.
Critério
Média ponderada de provas e exercícios.
Norma de Recuperação
Média ponderada entre prova de recuperação e média do semestre.
 
Bibliografia
     
●	H. Bolfarine, M. C. Sandoval, Introdução à Inferência Estatística, 2a ed., Rio de Janeiro: SBM, 2010.
●	M. H. DeGroot, Probability and Statistics, 3rd ed., Boston: Addison-Wesley, 2002.
●	R. V. Hogg, J. W. McKean, A. Craig, Introduction to Mathematical Statistics, 6th ed., Prentice Hall, 2005.
●	G. Casella, R. L. Berger, Statistical Inference, 2nd ed., Pacific Grove: Duxbury/Thomson Learning, 2002.
●	H. Migon, D. Gamerman, Statistical Inference: an Integrated Approach, London: Arnold, 1999.
●	M. Mood, F. A. Graybill, D. C. Boes, Introduction to the Theory of Statistics, 3rd ed., New York: McGraw Hill, 1974.
●	R. A. Johnson, D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, 6th ed., New Jersey: Prentice Hall, 2007.
●	K. V. Mardia, J. T. Kent, J. Bibby, Multivariate Analysis, London: Academic Press, 1979.
 

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