Programa MI-402 Inferência Estatística

Profa. Dra. Verónica Andrea González-López

1. Modelos Estatísticos e Critérios

1.1. Dados, Modelo, Parâmetros e Estatísticas

1.2. Modelos Bayesianos

1.3. Teoria da Decisão

1.4. Predição

1.5. Suficiência

1.6. Famílias Exponenciais

2. Métodos de Estimação

2.1. Fundamentos Heurísticos do Conceito de Estimação

2.2. Equações de Estimação

2.3. Métodos Robustos e por Máxima Verossimilhança

2.4. Método Bayesiano

3. Medidas de Bondade

3.1. Procedimentos Bayesianos

3.1. Procedimentos Minimax

3.2. Estimação não Viciada

3.3. Comportamento das Estimativas na presença de Outliers

4. Testes e Regiões de Confiança

4.1. Lema de Neyman-Pearson

4.2. Testes Uniformemente mais Poderosos e Verossimilhanças Monótonas

4.3. Bandas e Confiança, Intervalos e Regiões

4.4. Casos de Teste de Hipóteses e Intervalos de Confiança

4.5. Testes de Hipóteses em Inferência Bayesiana

5. Aproximações assintoticas

5.1. Resultados Clássicos em Consistência e Distribuição assintotica de um Estimador

5.2. Assintoticidade dos Métodos Robustos

Referências (não ordenados por importância):

1. Bickel, P.J. e Doksum, K.A. (2001) Mathemathical Statisitics: Basic Ideas and Selected Topics. Vol I. Segunda Ed. Holden Day Inc.

2. Casella, G. e Berger, R.L. (1990) Statistical Inference, Wadsworth & Brooks.

3. Huber, P (1981) Robust Statistics. John Wiley & Sons. New York

4. Press James. S. (1989). Bayesian Statistics: Principles, Models, and Applications. John Wiley & Sons. New York.

5. Robert Christian, P. (1994). The Bayesian Choise. Springer. New York.

6. O' Hagan Anthony (1994). Kendall's Advanced Theory of Statistics, Volume 2B. Bayesian Inference. John Wiley & Sons. New York.