Ementa:
Modelos estatísticos. O problema estatístico e a teoria da decisão. Informação estatística nas abordagens clássica e Bayesiana. Elementos da teoria de estimação: Estimadores não viciados, estimadores baseados na verossimilhança, M-estimadores, estimadores de momentos, estimação com restrições de igualdade, estimadores minimax e Bayesianos, procedimentos numéricos. Estimação por regiões de confiança. Teste de hipóteses: testes assintóticos, relação com intervalos de confiança, estimação e testes com relação de desigualdades, testes para hipóteses não encaixantes, testes Bayesianos.
Bibliografia:
[1] Bickel, P. J. e Doksum, K. A. (2007). Mathematical Statistics. Second Edition, New Jersey, Prentice Hall.
[2] Keener, R. W. (2010). Theoretical Statistics: Topics for a Core Course. Springer, New York.
[3] Shao, J. (2003). Mathematical Statistics, Second Edition. Springer-Verlag.
Ano de Catálogo: 2022
Créditos: 4
Número de alunos matriculados: 5
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
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