Distribuição Normal bivariada e distribuição de Wishart. Distribuição conjunta do vetor de médias e matriz de convariância amostrais. Estimação pontual: momentos, máxima verossimilhança, mínimos quadrados. Teorema de Gauss-Markov. Estimadores não viciados uniformemente de variância mínima. A família exponencial. Suficiência e completitude. Intervalos de Confiança e regiões de confiança. Testes de hipóteses. Erros tipo I e II, região crítica, nível de significância p-valor, tamanho e poder do teste. Testes UMP. Lema de Neyman-Pearson. Noções de inferência bayesiana e de teoria da decisão.
1.0 Breve revisão de ME-310 e ME-319
2.0 Princípio da redução de dados
2.1 Estatística Suficiente, Estatística Minimal
2.2 Estatística Completa
3.0 Estimação Pontual
3.1 Método para encontrar estimadores: Propriedade de estimadores"
1) Mood, A. M .; Graybill, F. A. and Boes,D. C. : Intruduction to the Theory of Statistics;
2) Bolfarine, H.; Sandoval , M.: Introdução á inferência estatística .Coleção Matemática Aplicada, SBM
3) Hogg, R. V. and Craig, A T. : Introduction to"