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EST102 - Inferência Estatística

Número de Créditos: 7 / Carga Horária: 105
Ementa:
1. Amostra aleatória.
2. Distribuições amostrais.
3. Estimação pontual e por intervalo.
4. Suficiência.
5. Completude e Famílias exponenciais.
6. Métodos dos momentos.
7. Estimadores não viciados e de mínima variância.
8. Estimadores de máxima verossimilhança.
9. Algoritmo EM.
10. Estimadores invariantes.
11. Estimadores de Bayes.
12. Testes de hipóteses.
13. Teoria de Neyman-Pearson.
14. Testes uniformemente mais poderosos.
15. Teste de razão de verossimilhança.
16. Propriedades assintóticas.
17. Tabelas de contingência.
18. Introdução à inferência não-paramétrica.
19. Bootstrap e Jackknife.
Bibliografia:
1. AZZALINI, A. Statistical Inference Based on the Likelihood. London: Chapman and Hall, 1996.
2. BICKEL, P.J., DOKSUM, K.A. Mathematical statistics: basic ideas and selected topics, 2nd ed. Vol I, Updated Printing. Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2007.
3. FERGUNSON, T.S. Mathematical statistics. New York: Academic Press. 1967.
4. HOGG, R.V., CRAIG, A.T. Introduction to mathematical statistics, Macmillan, London, 5th ed., Macmillan, 1995.
5. GARTHWAITE, P.H., JOLLIFFE, I.T., JONES, B. Statistical Inference Statistical inference, 2nd ed. Oxford University Press, New York, 2002.
6. LEHMANN, E.L. Theory of Point Estimation. New York: John Wiley Sons, Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics 2th. ed. 1998.
Área de Concentração:
Estatística