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Inferência Estatística e Reamostragem
(2
º Sem
2015/2016)
CPosG.EcrACB
Breve introdução
| Funcionamento: |
Dias 18, 19, 25 e 26 de fevereiro; 3, 4, 10 e 11 de março (das 17h30 às 20h30). |
| Avaliação: |
Exame com componente computacional a realizar-se dia 30 de Março, sexta feira, às 17h30. A aprovação ao módulo é obtida com classificação superior ou igual a 9.5 (escala 0-20). |
| Programa: |
- A Probabilidade e a Inferência: noções preliminares de estimação.
- Amostragem. Conceitos básicos: amostra aleatória e estatística.
- Principais distribuições de amostragem (revisão).
- Teoria da Estimação. Estimaçãopontual: estimador e estimativa. Propriedades dos estimadores.
- Principais métodos de estimação - o método dos momentos, o método da máxima verosimilhança e o método dos mínimos quadrados. Breve referência a outros métodos.
- Estimação por intervalos: Intervalos de Confiança.
- Testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos.
- Introdução aos métodos de reamostragem : a metodologia Bootstrap (estimação da distribuição, intervalos de confiança, testes de hipóteses); a metodologia Jackknife.
- Exemplos de aplicação usando o R.
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| Bibliografia: |
- Casella, G. and Berger, R.L.(2002). Statistical Inference. Wadsworth & Brooks
- Everitt, B.S. and Hothorn, T. (2006). A Handbook of Statistical Analyses using R. Chapman & Hall
- Kerns, G.J. (2010). Introduction to Probability and Statistics using R. Disponível on-line
- Murteira, B. e Antunes, M. (2012). Probabilidades e Estatística. VolI e II. McGraw-Hill
- Neves, M. M. (2014). Introdução à Estatística e à Probabilidade. Apontamentos de Apoio à U.C. Estatística. Disponíveis on-line
- Pestana, D. e Velosa, S. (2008). Introdução à Probabilidade e à Estatística. Fundação Calouste Gulbenkian
- Verzani, J. (2002). Using R for Introductory Statistics. Disponível on-line
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Corpo Docente
Manuela Neves
(Responsável)
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