2024.2-Estatística

A disciplina Métodos Estatísticos 2 é obrigatória para o Bacharelado em Estatística e tem como objetivos: 1) dar continuidade ao aprendizado da inferência estatística com a apresentação e discussão de métodos de estimação e teste de hipóteses; 2) capacitar o aluno a decidir sobre a utilização de técnicas estatísticas para análise de dados, tendo em vista os objetivos do estudo, os procedimentos de coleta de dados, e suas escalas de mensuração, e 3) desenvolver a capacidade crítica e analítica do estudante através da discussão de exercícios e problemas, bem como a capacidade de se expressar oralmente e por escrito, através da elaboração de relatórios.

Disciplina de Delineamento e Análise de Experimentos do Professor Eduardo Monteiro de Castro Gomes para o segundo semestre de 2024.

Disciplina de Bioestatística do professor Eduardo Monteiro de Castro Gomes para o segundo semestre de 2024

Bioestatística

Introdução a Inferência Bayesiana

Letramento Estatístico

(1) Simulação e aplicações

(2) Introdução aos modelos GAMLSS

(3) Modelos de regressão Birnbaum-Saunders

(4) Modelos de regressão beta

(5) Modelos de regressão para dados censurados à esquerda

(6) Modelos de regressão quantílica

1. Introdução

2. Métodos do Controle Estatístico do Processo e Análise da Capacidade

(a) Métodos e filosofia do Controle Estatístico do Processo

(b) Gráficos de Controle para Variáveis

(c) Gráficos de Controle para Atributos

(d) Análise da Capacidade de Processos e Sistemas de Medida

3. Outras Técnicas de Monitoramento e Controle Estatístico do Processo

(a) Gráficos de Controle da Soma Cumulativa e da Média Móvel Exponencialmente

Ponderada

(b) Outras Técnicas de Monitoramento e Controle Estatístico de Processos Uni-

variados

(c) Monitoramento e Controle Estatístico de Processos Multivariados

4. Amostragem de Aceitação

(a) Amostragem de Aceitação Lote a Lote para Atributos

Objetivos: adquirir conhecimentos sobre a utilização dos principais modelos da teoria da resposta ao item na estimação de traços latentes.

Ementa: Teoria Clássica. Modelos de Teoria da Resposta ao Item (TRI) para itens dicotômicos. Modelos para itens politômicos. Métodos de estimação dos parâmetros dos modelos via Máxima verossimilhança, métodos de quadratura, método bayesiano. Equalização. Métodos de validação de modelos. Funcionamento diferencial do item (DIF). Testes adaptativos computadorizados (CAT). Aplicações e métodos computacionais para TRI. Tópicos Adicionais.

Estatística descritiva. Introdução à probabilidade. Variáveis aleatórias e funções de probabilidades. Principais modelos probabilísticos discretos e contínuos. Métodos de estimação pontual e intervalar. Testes de hipóteses.

Estatística descritiva. Introdução à probabilidade. Variáveis 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. 

A disciplina Métodos Estatísticos 1 tem como objetivo introduzir os conceitos básicos de Inferência Estatística; - teoria de amostragem, estimação e testes de hipóteses.

Introdução a probabilidade para estudantes do bacharelado em Estatística.