Descrição
A disciplina de inferência estatística tem como objetivo o entendimento de populações à partir do estudo das amostras dessas populações por meio de suas características, parâmetros e estatísticas. O entendimento das populações tem como objetivo a realização de estudos específicos como por exemplo testes randomizados em epidemiologia, censo populacional e outros tipos de modelos mais complexos que são representados matematicamente por modelos estatísticos que se adequam aos dados experimentais. Como exemplos desses tipos de modelos podemos mencionar os modelos de regressão linear simples e múltipla, o ajuste de curvas teóricas e experimentais por método de mínimos quadrados e modelos de regressão logística (exemplos de modelos preditivos), máxima verossimilhança, séries temporais e forecast.
Programa do Curso
- Revisão de conceitos matemáticos.
- Revisão de conceitos de probabilidade.
- Revisão de conceitos estatísticos.
- Introdução: definições, conceitos, propriedades e aplicações.
- Introdução à estimação pontual.
- Introdução à estimação por intervalo.
- Introdução aos testes de hipótese.
- Introdução à teoria de amostragem.
- Introdução ao design de experimentos e estudos.
- Inferência e regressões.
Bibliografia do curso
- Casella, G., Berger, R. L. (2002). Statistical Inference. Duxbury Press.
- Rohagti, V. K.(2003). Statistical Inference. Wiley Series.
- Mood, A. M., Graybill, F. A. & Boes, D. C (1974). Introduction to the Theory of Statistics. McGraw-Hill.
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