Disciplina tem como objetivo apresentar os conceitos fundamentais de Estatística e Probabilidade, e as ferramentas estatísticas básicas adequadas para interpretação de fenômenos da área de Ciências Humanas e Sociais Aplicadas.
Disciplina de pós-graduação do Departamento de Estatística
Disciplina Obrigatória para alunos do Bacharelado em Estatística
Ementa
Estatística descritiva. Introdução à probabilidade. Varíaveis aleatórias e funções de probabilidades. Principais modelos probabilísticos discretos e contínuos. Métodos de estimação pontual e intervalar. Testes de hipóteses.
Ementa
Estatística descritiva. Introdução à probabilidade. Varíaveis aleatórias e funções de probabilidades. Principais modelos probabilísticos discretos e contínuos. Métodos de estimação pontual e intervalar. Testes de hipóteses.
Ementa
Revisão de alguns resultados de Inferência Estatística e Probabilidade. Introdução aos MLG. Métodos de Estimação e Algoritmos. Medidas de Qualidade de Ajuste. Testes de Hipóteses e Seleção de Modelos. Análise de Resíduos e Diagnósticos. Análise de Dados Normais. Análise de Dados Binários e Proporções. Análise de Dados de Contagem. Modelos para Tabelas de Contingência. Análise de Dados com Sobredispersão. Extensões dos MLG.
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| - UNIDADE I - FORMAS QUADRÁTICAS: Conceitos e Classificação. Propriedades sob Normalidade. - UNIDADE II - REGRESSÃO LINEAR SIMPLES: O Modelo. Estimadores de Mínimos Quadrados e suas Propriedades. Estimadores de Máxima Verossimilhança e suas Propriedades. Intervalos e Regiões de Confiança. Testes de Hipóteses para os Coeficientes. Previsão. Análise de Variância. Falta de Ajustamento. Análise de Resíduos. - UNIDADE III - REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA: Notação Matricial. Estimadores de Mínimos Quadrados e de Máxima Verossimilhança. Intervalos e Regiões de Confiança. Previsão. Análise de variância. Comparações entre Modelos Embutidos. Falta de Ajustamento. Análise de Resíduos. Critérios para Seleção de Variáveis. Variáveis Qualitativas. Variáveis Qualitativas. Observações Atípicas na Variável Resposta. Observações Atípicas nas Variáveis Explicativas. Observações Influentes. Multicolinearidade. - UNIDADE IV - APLICAÇÕES |
Ementa (tentativa):
(1) Geração de números pseudo-aleatórios.
(2) Otimização e máxima verossimilhança.
(3) Algoritmo EM.
(4) Métodos de Monte Carlo.
(5) Métodos de reamostragem.
(6) Métodos MCMC (Markov Chain Monte Carlo).
Ementa (tentativa):
(1) Geração de números pseudo-aleatórios.
(2) Otimização e máxima verossimilhança.
(3) Algoritmo EM.
(4) Métodos de Monte Carlo.
(5) Métodos de reamostragem.
(6) Métodos MCMC (Markov Chain Monte Carlo).
A disciplina tem por objetivo a descrição de ferramentas e desenvolvimento de projetos voltados para a resolução de problemas e desafios associados à leitura, ao tratamento e à apresentação de bases de dados nacionais e regionais de saúde do Brasil. Os estudantes serão divididos em grupos para o desenvolvimento de tais projetos.
O objetivo desta disciplina é introduzir os conceitos fundamentais de Estatística e Probabilidade.
O objetivo desta disciplina é introduzir os primeiros fundamentos da teoria da análise de dados categorizados.
Disciplina obrigatória do bacharelado em Estatística tem como objetivo apresentar aos estudantes as fontes de dados e os principais métodos e técnicas da análise demográfica, com ênfase no caso brasileiro.