Apresentar e discutir os fundamentos da inferência estatística.
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.6. Critérios para avaliação de estimadores: viés, eficiência e consistência.7. Intervalos de confiança.8. Testes de hipóteses: testes mais poderosos, lema de Neyman-Pearson, teste da razão de verossimilhanças, teste score, teste de Wald.9. Testes para média e variância em populações normais.10. Método Bayesiano: distribuição a priori, distribuição a posteriori, estimação pontual e intervalar.
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.A. M. Mood, F. A. Graybill, D. C. Boes, Introduction to the Theory of Statistics, 3rd ed., New York: McGraw Hill, 1974.
