Objetivos
Os métodos de inferência estatística não paramétricos ou de distribuição livre, são procedimentos matemáticos para testes de hipóteses e modelos de regressão que, diferentemente da estatística paramétrica, não fazem suposições sobre a distribuição de probabilidade das variáveis a serem consideradas.
Objetivo geral: Espera-se que, ao final da disciplina, o aluno deva saber identificar o uso de testes não-paramétricos e lidar de forma apropriada com problemas práticos.
Objetivos específicos: Identificar situações nas quais procedimentos não-paramétricos podem ser aplicados, selecionar testes não-paramétrico adequados para um problema em estudo, construir as hipóteses correspondentes e aplicar os procedimentos escolhidos utilizando funções R para esta finalidade.
Ementa
Estatística paramétrica e não paramétrica. Testes não paramétricos para uma, duas ou mais amostras. Estimação não paramétrica de densidades. Introdução aos modelos não paramétricos de regressão.
Local: Laboratório B. Horário: quarta-feira 19:00h, sexta-feira 20:45h.
Nota: a nota final será a soma das notas obtidas nos quatro trabalhos assíncronos programados.
Referências bibliográficas básicas
- Conover, W.J. (1999). Practical nonparametric statistics. 3rd. ed. New York: Chichester: John Wiley & Sons (Asia).
- Gibbons, J.D. (1993). Nonparametric Statistics: An Introduction, Newbury Park: Sage Publications.
- Siegel, S. and Castellan, N.H. (2006). Estatística não-paramétrica para ciências do comportamento. RS: Artmed.
- Lucambio, F. (2023). Estatística não paramétrica
Referências bibliográficas complementares
- Hastie, T.; Tibshirani, R. and Friedman, J. (2013). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. Springer New York.
- Hollander, M. and Wolfe, D.A. (1999). Nonparametric statistical methods. 2nd. ed. New York: John Wiley & Sons.
- Kloke, J. and McKean, J.W. (2015). Nonparametric statistical methods using R. Boca Raton: CRC Press.
- Silverman, B.W. (1994). Nonparametric Regression and Generalized Linear Models: A Roughness Penalty Approach, London: Editora Chapman & Hall.
- Wasserman, L. (2006). All of nonparametric statistics: New York: Springer.