CE-085

Estatística Inferencial

Disciplina de graduação oferecida pelo
Departamento de Estatística
Universidade Federal do Paraná


Oferta

Programa da disciplina

Referências Bibliográficas

Material do Curso

Programa Computacional


 

·         Detalhes da oferta da disciplina


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Segunda –19:00 - 20:30, Local: PA08
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Quarta –21:00 - 22:30, Local: PA09
 §
   Sexta –19:00 - 20:30
Local: PA09

Ver as NOTAS das avaliações.


 

·         Programa da Disciplina

1. Conceitos Básicos. Definição de estatística, população, amostra aleatória, estatística e momentos amostrais. Amostragem da distribuição normal: distribuições qui-quadrado, t de Student e F de Snedecor, principais resultados.
2. Suficiência. Definição de estatística suficiente. Teorema da Fatoração. Família exponencial.
3. Propriedades dos Estimadores Pontuais. Estimador e estimativa. Consistência, desigualdade de Tchebychev. Erro quadrático médio e estimador não-viciado.
4. Métodos de estimação. Método de máxima verossimilhança. Método dos momentos. Estimador de Bayes.
5. Propriedades ótimas dos estimadores. Definição de estatística completa e estatística ótima. Teorema de Lehmann-Scheffé: estimador uniformemente não viciado de minima variância.
6.  Teoria das Decisões: O princípio Minimax e de Bayes.
7. Estimação Paramétrica por Intervalos. Intervalo de Confiança. Distribuição normal. Métodos de Construção de Intervalos de Confiança. Intervalo de Confiança para grandes amostras. 
8. Testes de Hipotéses: Hipóteses Simples x Alternativas Simples. Hipóteses Compostas. Testes de Hipóteses- Amostragem da Distribuição Normal. Testes Qui-Quadrado. Testes de Hipótese e Intervalos de Confiança. Testes UMP.


 

·         Referências Bibliográficas

1.Introdução à Inferência Estatística. Bolfarine, H. & Sandoval, M.C. (Livro texto). 
2. Mood, A.M., Graybill, F.A., Boes, D.C. (1974). Introduction to the theory of Statistics. 3rd Ed. New York: McGraw Hill
3. Hogg & Craig ­ Introduction to Mathematical Statistical.
4. Rohatgi, V.K. (1976). An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics. John Wiley & Sons. 
5. George Casella & Roger L. Berger, Inferência Estatística, Ed. Cengage Learning.

 


 

·         Material do Curso

- Lista1-ce085-2019

- Lista2-ce085-2019

- Lista3-ce085-2019

- Lista4-ce085-2019

- Lista5-ce085-2019

- Lista6-ce085-2019

 Link para Tabelas das distribuições Normal, t-Student, Qui-quadrado e F-Snedecor: tabelas.pdf


 

·         Programa computacional sugerido no curso

Para os alunos que tiverem interesse em utilizar um programa estatístico, sugere-se o R que é gratuito e de código aberto. Para saber mais sobre o R vá até:

http://www.r-project.org/

    • O que é o R? Veja a página What is R ?, ou a página principal do Projeto R.
    • Para copiar os arquivos de instalação do programa: "espelho" brasileiro da área de downloads.
    • Para rodar o R pela WEB e portanto sem precisar instalar o programa em seu computator:

vá até à página do projeto Rweb.
Esta página tem diversos exemplos de análises de dados, uma ótima forma de aprender o
R!

    • Clique para um tutorial on-line para aprender o básico sobre o R.
    • Documentação do R, incluindo o texto Introduction to R: página de Manuais do R,
    • e para ver as novidades do projeto R: veja os artigos do R-News.

Rodando o R dentro do editor Xemacs

Este procedimento permite um uso ágil do programa Rcom facilidades para gravar o arquivo texto com os comandos de uma sessão e uso das facilidades programadas no pacote ESS (Emacs Speaks Statistics) que é um complemento do editor XEMACS. Para utilizar esta funcionalidade deve-se seguir os passos descritos na página que descreve como fazer a instalação do ESS para Windows.


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