Objetivos gerais - Apresentar ao aluno conceitos fundamentais de inferência estatistica e capacitá-lo para resolver problemas de estimação.
Aulas - 2/3 de aulas teóricas e 1/3 de aulas práticas
Código da turma no Google Classroom: v45gr65
No classroom você encontrará listas de exercícios, datas, avisos.
Introdução a inferência estatística;
Função de verossimilhança, distribuição a priori e a posteriori, função perda e estimadores de Bayes;
Estimação por máxima verossimilhança; Propriedade dos EMV;
Estatísticas suficientes, teorema da fatoração,
Propriedade dos estimadores, viés, erro quadrático, consistência;
Distribuições amostrais; Qui-quadrado, t-Student, F;
Distribuição conjunta da média e variância amostrais;
Estimação intervalar e regiões de confiança; Predição;
Testes de hipótese.
Casella e Berger Statistical Inference;
Peter D. Hoff - A First Course in Bayesian Statistical Methods;
Morris DeGroot e Mark J. Schervish (2002). Probability and Statistics.Addison Wesley;
Hogg and McKean and Craig (2019) Introduction to mathematical statistics;
Trosset (2009). An introduction to statistical inference and its applications with R.