Revisão de probabilidade. Dados experimentais e observacionais. Estatísticas descritivas, representação gráfica e análise exploratória de dados. Distribuição amostral, cálculo de precisão e tamanho da amostra. Introdução ao método bootstrap, teste de hipótese bootstrap. Modelo estatístico, estatística suficiente e família exponencial. Estimação pontual: método dos momentos e máxima verossimilhança.
Propriedades dos estimadores: distribuição, consistência, vis, eficiência. Testes de Hipótese: abordagem de Neyman-Pearson e teoria da decisão estatística, teste da razão de verossimilhanças, teste de Wald, tipos de erro, função de poder, testes uniformemente mais poderosos. Estimação de intervalos: intervalo de confiança, método da inversão, método pivot, aproximação assintótica. ANOVA. Fundamentos do modelo de regressão linear. Método dos mínimos quadrados, hipóteses sobre o modelo linear.
Informações Básicas
Obrigatória:
- Casella, G and Berger, R.L. (2011). Inferência Estatística. CENGAGE Learning.
- Bickel, P. and Doksum, K. (1977). Mathematical statistics: Basic ideas and selected topics. Holden-Day.