Aula 23

3 Dezembro 2019, 14:00 • Joana Amaral Paulo

Aula 23

3 Dezembro 2019, 10:45 • Joana Amaral Paulo

Aula Prática 23 (Turma 9)

3 Dezembro 2019, 10:45 • Maria João Teixeira Martins

Resolução dos exercícios: 2.83e) (conclusão), 2.75b)c) (aproximação da distribuição de Poisson pela normal), 2.78 (teorema limite central, TLC) e R2.28 (distribuição exponencial, propriedade da falta de memória e TLC). Breve resolução do Exerc. 2.73 para esclarecimento de dúvidas.
TPC: Exerc. 2.75a), 2.85 e R2.29.

23ª Aula Teórica (turmas 3, 9,10)

3 Dezembro 2019, 09:30 • Manuela Neves

Capítulo III- Introdução à Inferência Estatística.
Relembrando os principais parâmetros que vamos estimar, respectivos estimadores e estimativas.

Estimador e estimativa; propriedades dos estimadores:Estimador centrado e estimador centrado de variância mínima.  S^2 (definido no slide 168) é um estimador centrado de sigma^2 -- demonstração.

Estimação pontual e estimação intervalar. Intervalos de confiança, definição.

Etapas necessárias à construção de um intervalo de confiança (IC) para um parâmetro. Construção de um IC para o valor médio, no caso de uma população normal com variância conhecida.

Aula prática nº 22 (Turma 1)

2 Dezembro 2019, 14:00 • Mariana da Silva Gomes Mota

Principais distribuições contínuas: distribuição Normal (soma de v.a. com distribuição Normal, aproximação da Binomial à Normal, correcção de continuidade) e distribuição exponencial (função densidade, função distribuição cumulativa, propriedade da falta de memória); teorema limite central. Exerc. 2.83 e 2.81 (Normal), 2.84 e R2.29 (exponencial, TLC). TPC: exerc. 2.78 e 3.1, 3.3.