CE-209
Inferência Estatística I

Disciplina de graduação oferecida pelo
Departamento de Estatística
Universidade Federal do Paraná

Professores responsáveis:
- Paulo Ricardo Bittencourt Guimarães (e-mail: prbg@est.ufpr.br)
- Paulo Justiniano Ribeiro Jr (e-mail:pj@est.ufpr.br)

Procedimentos Didáticos:
Aulas expositivas com uso de quadro negro e/ou de outros recursos didáticos;
Resolução de exercícios e uso de recursos computacionais no laboratório de estatística.

Horários e locais:
- Aulas teóricas:
  - Terça, 21:00 - 22:30, Local: PC-18
  - Sexta, 19:00 - 20:30, Local: PC-03
- Aulas práticas:
  Algumas das aulas teóricas de Terça serão substituídas por aulas práticas no Laboratório de Estatística.

Conceitos Básicos
1. Definição de Estatística, População alvo, Amostra aleatória, estatística e momentos amostrais.
2. Amostragem da distribuição normal: distribuições Qui- quadrado, t de Student e F de Snedecor, principais resultados.
Suficiência
1. Definição de estatística suficiente.
2. Teorema da Fatoração.
3. Família exponencial uniparamétrica.
Propriedades dos Estimadores Pontuais
1. Estimação pontual: definição de estimador e estimativa.
2. Definição de Consistência, desigualdade de Tchebychev.
3. Definição de Erro Médio Quadrático e estimador não-viciado.
Métodos de Estimação
1. Método da Máxima Verossimilhança.
2. Método dos Momentos.
3. Método dos mínimos Quadráticos.
Propriedades Ótimas dos Estimadores
1. Definição de estatística completa e estatística ótima.
2. Teorema de Lehmann-Scheffé: estimador UMVU.
3. Invariância na locação e na escala.

AZZALINI, A. Statistical Inference Based on Likelihood. Chapman-Hall, 1996.
BICKEL, P. J., DOKSUM, K.A. Mathematical Statistics, Holden Day Inc.
DUDEWICZ, E. J.; MISHRA, S. W. Modern Mathematical Statistics. New York: John Wiley & Sons, 1988.
HOGG & CRAIG Introduction to Mathematical Statistical.
KREYSZIG, E. (1970). Introductory Mathematical Statistics. John Wiley & Sons.
MOOD, A.M., GRAYBILL, F.A., BOES, D.C. (1974). Introduction to the theory of Statistics. 3 ed. New York: McGraw Hill
ROHATGI, V.K. (1976). An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics. John Wiley & Sons

Aulas teóricas:
- Clique para copiar as notas de aula em arquivo formato pdf com o conteúdo das aulas teóricas.

Aulas práticas:
As aulas práticas serão no estilo tutorial e estão disponívies para download e/ou para acesso via web-browser:
- Clique para visualizar as notas de aula em formato HTML (para visualização pela web).
- Clique para copiar as notas de aula em arquivo formato pdf com o conteúdo das práticas.

ATENÇÃO: estes arquivos/página serão atualizados durante o curso.

Nas aulas práticas do curso será utilizado o programa estatístico R que é gratuito e de código aberto.

R

O que é o R? Veja a página What is R ?, ou a página principal do Projeto R.
Para copiar os arquivos de instalação do programa: "espelho" brasileiro da área de downloads.
Para rodar o R pela WEB e portanto sem precisar instalar o programa em seu computator: vá até à página do projeto Rweb.
Esta página tem diversos exemplos de análises de dados, uma ótima forma de aprender o R!
Clique para um tutorial on-line para aprender o básico sobre o R.
Documentação do R, incluindo o texto Introduction to R: página de Manuais do R,
e para ver as novidades do projeto R: veja os artigos do R-News.

Rodando o R dentro do editor Xemacs
Este procedimento permite um uso ágil do programa R com facilidades para gravar o arquivo texto com os comandos de uma sessão e uso das facilidades programadas no pacote ESS (Emacs Speaks Statistics) que é um complemento do editor XEMACS.
Para utilizar esta funcionalidade deve-se seguir os passos descritos na página que descreve como fazer a instalação do ESS para Windows.