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


Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Matemática Aplicada e Estatística
 
Disciplina: SME0810 - Métodos Não Paramétricos
Nonparametric Methods

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2020 Desativação:

Objetivos
Introduzir os principais métodos estatísticos não-paramétricos.
 
Presentation of the main methods of nonparametric inference.
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
6725830 - Katiane Silva Conceição
 
Programa Resumido
Testes para uma amostra. Testes para duas amostras pareadas. Testes para duas amostras independentes. Testes para r amostras relacionadas. Testes para k amostras independentes. Medidas de associação e concordância.
 
Tests for a sample. Tests for two paired samples. Tests for two independent samples. Tests for r paired samples. Tests for k independent samples. Measures of association and agreement.
 
 
Programa
Métodos não paramétricos versus métodos paramétricos. Modelos para distribuições de frequências (gráficos de probabilidades). Distribuição empírica. Postos. Testes de aderência: Teste qui-quadrado de aderência e teste de Kolmogorov-Smirnov. Testes de normalidade. Testes para duas amostras pareadas: teste de McNemar, teste dos sinais e Teste dos sinais de Wilcoxon. Testes para duas amostras independentes: Teste qui-quadrado (associação, proporção e independência em tabelas 2x2), teste exato de Fisher e teste da soma dos postos. Testes para amostras relacionadas: teste de Cochran e teste de Friedman. Testes para amostras independentes: teste qui-quadrado (associação, proporções e independência em tabelas de contingência), teste da mediana e teste de Kruskal-Wallis. Medidas de associação: coeficiente de correlação de Spearman e coeficiente tau de Kendall. Medida de concordância kappa.
 
Nonparametric methods versus parametric methods. Models for frequency distributions (probability plots). Empirical distribution. Ranks. Goodness of fit tests: Kolmogorov-Smirnov test and chi-square test. Normality tests. Tests for two paired samples: McNemar's test, sign test and Wilcoxon signed ranks test. Tests for two independent samples: chi-square test (association, proportions and independence in 2x2 tables), Fisher's exact test and rank sum test (Wilcoxon, Mann e Whitney). Tests for related samples: Cochran's test and Friedman's test. Tests for independent samples: chi-square test (association, proportions and independence in contingency tables), median test and Kruskal-Wallis test. Measuring association: Spearman's coefficient of rank correlation and Kendall's tau coefficient. Measuring agreement: kappa coefficient.
 
 
Avaliação
     
Método
Exposição teórica com vistas aos objetivos aplicativos da matéria, seguida de exercícios e trabalhos práticos dentro e fora da classe.
Critério
Avaliação por meio de provas escritas, trabalhos e seminários.
Norma de Recuperação
Número de provas: no mínimo uma (01) e no máximo três (03) provas. Critério de aprovação: a nota final (MF) do aluno que realizou provas de recuperação dependerá da média do semestre (MS) e da média das provas de recuperação (MR), como segue: MF = 5 se 5 <= MR <= (10 - MS) MF = (MS + MR) / 2 se MR > (10 - MS) MF = MS se MR< 5
 
Bibliografia
     
Livros Texto: - SPRENT, P.; SMEETON, N.C. “Applied Nonparametric Statistical Methods”. Chapman Hall/CRC, 2001. - HOLLANDER, M.; WOLFE, D. A.. Nonparametric Statistical Methods. 2rd ed., John Wiley & Sons, 1999. - CONOVER, W.J. “Practical Nonparametric Statistics”. 3rd ed., John Wiley&Sons, 1999. Bibliografia Complementar: - GIBBONS, J.D.; CHAKRABORTI, S. “Nonparametric Statistical Inference”. 4th ed. - NOETHER, G.E.; DUEKER, M. “Introduction to Statistics: The Nonparametric”. Springer, 1990.
 

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