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Conteúdos programáticos |
1. Modelos estatísticos: modelos exponenciais, distribuições e momentos empíricos, estatísticas exaustivas e completas, informação de Fisher e de Kullback.
2. Estimação paramétrica: estimadores cêntricos e convergentes, eficiência de um estimador, métodos de estimação pontual, estimação por regiões de confiança.
3. Testes de hipóteses: significância e potência, convergência de sucessões de testes, teorema de Neyman-Pearson, testes de hipóteses múltiplas, testes de ajustamento.
4. Modelo de regressão linear simples: estimadores dos mínimos quadrados, teste à linearidade do modelo no caso Normal.
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Bibliografia principal |
-Cramer, H. (1991) Mathematical Methods of Statistics, Princeton Univ. Press.
-Gonçalves E. e N. Mendes-Lopes, N. (2003). Estatística - Teoria Matemática e Aplicações, Escolar Editora.
-Bolfarine, H., Sandoval, M.C. (2000). Introdução à Inferência EstatÍstica.
-Kiefer, J. C. (1987) Introduction to Statistical Inference, Springer-Verlag.
-Mood, A., Graybill, F. e Boes, D. (1974). Introduction to the Theory of Statistics. McGraw-Hill International Editions.
-Murteira, B.J.F. (1980). Probabilidades e Estatística, Vol. 2. Editora McGraw-Hill de Portugal, Lda.
-Murteira, B.J.F. (1990). Probabilidades e Estatística, Vol. 2 (2a. edição). Editora McGraw-Hill de Portugal, Lda.
-Rohatgi, V.K (1976). An Introduction to probability theory and mathematical statistics. New York: John Wiley.
-Tong, Y.L. (1990). The Multivariate Normal Distribution. Springer-Verlag.
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