Apresentar e discutir os fundamentos da inferência estatística frequentista.
Verossimilhança, suficiência, métodos de estimação, estimadores e propriedades. Intervalos de confiança, testes de hipóteses e resultados assintóticos (univariados). Noções de inferência multivariada.
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.
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