Estatística (2 º Sem 2012/2013)

ECO , FIN , GES , MAEG

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    Programa detalhado Link

    1. Amostragem e distribuições por amostragem

      1. Probabilidade e inferência estatística

      2. Especificação. Amostragem casual.

      3. Estatísticas

      4. Distribuição por amostragem de uma estatística: abordagem analítica e simulação Monte Carlo simples

      5. Primeiras propriedades dos momentos da amostra casual

      6. Estatísticas de ordem da amostra casual e sua distribuição

      7. Função de distribuição empírica

      8. Algumas distribuições por amostragem

        1. Populações normais

        2. Distribuições assintóticas: caso geral, populações Bernoulli e Poisson

        3. Outras populações

    1. Estimação pontual

      1. Considerações gerais

      2. Propriedades dos estimadores: centragem, consistência, suficiência, eficiência

      3. Métodos de estimação: métodos dos momentos e método da máxima verosimilhança: propriedades

    2. Estimação Intervalar

      1. Considerações gerais

      2. Método da variável fulcral

      3. Aplicação a universos normais

      4. Aplicação a outros universos

    3. Testes de hipóteses

      1. Considerações gerais

      2. Hipóteses simples: teste MP e Lema de Neyman-Pearson

      3. Hipóteses compostas:teste UMP e teorema de Karlin Rubin

      4. Testes de significância: valor-p, testes para uma e duas amostras, testes para amostras emparelhadas, testes em universos normais bidimensionais

      5. Análise da variância

    4. A abordagem bayesiana à inferência estatística

      1. O teorema de Bayes como instrumento inferencial

      2. Metodologia bayesiana e sua implementação

      3. A distribuição a priori: distribuições não-informativas e conjugadas naturais

      4. Estimação pontual

      5. Predição

      6. Estimação regional

      7. Testes de hipóteses