programa de quimica

DISCIPLINA: Inferência Estatística I
CÓDIGO: MAD351

CRÉDITOS: 5

CARGA HORÁRIA: 90h
TEÓRICA: 60h
PRÁTICA: 30h

PRÉ-REQUISITOS:
MAD233 – CÁLCULO DAS PROBABILIDADES I
Professora: Mariane Branco Alves ([e-mail]) –Gabinete C113-D, bloco C, CT
Monitor: Luiz Fernando Lima Costa ([e-mail])

Grupo Google: Inf1_2014_1

EMENTA:
Inferência indutiva. Distribuições amostrais. Estatísticas de ordem. Propriedades dos estimadores.
Métodos de estimação pontual. Procedimentos Bayesianos. Estimação por intervalo e por região de confiança. Testes de Hipóteses.
OBJETIVOS GERAIS:
Apresentar ao aluno conceitos fundamentais de inferência estatística e capacita-lo para resolver problemas de estimação pontual e por intervalo.
CONTEÚDO PROGRAMÁTICO:
UNIDADE I
Introdução à Inferência Estatística.
UNIDADE II
Função de verossimilhança. Distribuição a priori. Distribuição a posteriori. Funções perda.
Estimadores Bayesianos.
UNIDADE III
Estimador de máxima verossimilhança. Propriedades de estimadores de máxima verossimilhança.
UNIDADE IV
Estatísticas suficientes. Teorema de fatoração. Estatísticas suficientes minimais.
UNIDADE V
Propriedades freqüentistas de estimadores. Consistência. Erro quadrático médio. Estimadores não viciados. UNIDADE VI
Distribuição amostral de estatísticas.
UNIDADE VII
Distribuições derivadas da distribuição normal. Distribuição de Qui-quadrado. Distribuição t de
Student. Distribuição F de Snedcor.
UNIDADE VIII
Distribuição conjunta de média e variância amostrais.
UNIDADE IX
Intervalos de confiança e de credibilidade. Intervalos de predição.
BIBLIOGRAFIA:
1. Morris H. DeGroot e Mark J. Schervish (2002) Probability and Statistics (3rd Edition)
Addison-Wesley. (Livro-texto)
2. George Casella e Roger L. Berger (20012) Statistical Inference (2nd Edition) Duxbury –
Thomson Learning.
3. Mood, A. M., Graybill, F. A. e Boes, D.C. (1974). Introduction to the theory of
Statistics.McGrawHill.