Ementa

Conceitos básicos: Modelos paramétricos, Família exponencial, Família de locação e escala, Amostra aleatória, Estatísticas e Distribuições amostrais, Estatísticas de ordem, Função de verossimilhança, Principio da verossimilhança. Convergência: Convergência em probabilidade, Convergência em distribuição, Teorema Central do Limite, Método Delta, Técnica da função geradora de momentos Avaliação de Estimadores e Suficiência: Medidas de qualidade de um estimador, Estatística suficiente e propriedades, Critério da fatoração, Completude, Estimadores não-viesados de variância uniformemente mínima, Teorema de RaoBlackwell, Teorema de Lehmann-Scheff´e, Estatística ancilar, Teorema de Basu. Métodos de estimação pontual: Método dos momentos, Estimação por máxima verossimilhança, Método de mínimos quadrados, Informação de Fisher, Limite inferior de Cramér-Rao, Eficiência. Teoria para grandes amostras: Eficiência assintótica, Consistência e normalidade assintótica dos EMVs.

Código da disciplina: EST209-DIG

Nome da atividade: INFERÊNCIA I

Período letivo: 4

Tipo da atividade: obrigatória

Créditos: 4

Carga horária (horas):

Teórica	Prática	Total
60	0	60