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Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Matemática e Estatística
 
Estatística
 
Disciplina: MAE0311 - Inferência Estatística
Statistical Inference

Créditos Aula: 6
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 90 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2012 Desativação:

Objetivos
Apresentar e discutir os fundamentos da inferência estatística.
 
 
 
Programa Resumido
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.
 
 
 
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.
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.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas e exercícios.
Critério
Média ponderada de provas e exercícios.
Norma de Recuperação
Usuais.
 
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.

A. M. Mood, F. A. Graybill, D. C. Boes, Introduction to the Theory of Statistics, 3rd ed., New York: McGraw Hill, 1974.
 

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