Revisão de probabilidade. Dados experimentais e observacionais. Estatísticas descritivas, representação gráfica e análise exploratória de dados. Distribuição amostral, cálculo de precisão e tamanho da amostra. Introdução ao método bootstrap, teste de hipótese bootstrap. Modelo estatístico, estatística suficiente e família exponencial. Estimação pontual: método dos momentos e máxima verossimilhança.
Propriedades dos estimadores: distribuição, consistência, vis, eficiência. Testes de Hipótese: abordagem de Neyman-Pearson e teoria da decisão estatística, teste da razão de verossimilhanças, teste de Wald, tipos de erro, função de poder, testes uniformemente mais poderosos. Estimação de intervalos: intervalo de confiança, método da inversão, método pivot, aproximação assintótica. ANOVA. Fundamentos do modelo de regressão linear. Método dos mínimos quadrados, hipóteses sobre o modelo linear.
Informações Básicas
Obrigatória:
- Keener, R. W. (2011). Theoretical statistics: Topics for a core course. Springer.
Complementar:
- Bickel, P. J., Doksum, K. A. (2001). Mathematical statistics: basic ideas and selected topics. Vol I. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
- Casella, G., & Berger, R. L. (2002). Statistical inference. Pacific Grove, CA: Duxbury.
- Schervish, M. J. (2012). Theory of statistics. Springer Science & Business Media.