CE224 - TÓPICOS ESPECIAIS EM ESTATÍSTICA

1. Período: 1o semestre de 2019, no Bacharelado de estatística
2. Matrículas e informações: com Wilmar e Mauro, na Secretaria da Coordenação do Curso de Estatística
3. Professores Responsáveis: Wagner Hugo Bonat e Paulo Justiniano Ribeiro Jr, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação)
4. Horários e Locais:
   • 3as (20:30) Lab 5 - DInf
   • 5as (17:30) Lab 5 - DInf
5. Avaliação:
   1. Prova 1
   2. Prova 2
   3. Notas provas 1 e 2
   4. Final: 02/07 (Terça, à partir de 20:00 - encontrar no LEG)
   5. Resultado Final (03/07/2019)

Veja aqui o histórico das aulas do curso com os conteúdos abordados e as atividades sugeridas

O objetivo deste curso é apresentar um conjunto de ferramentas matemáticas e computacionais com aplicações em inferência estatística.
Ênfase será dada ao método de máxima verossimilhança.

O curso contempla os seguintes tópicos (não necessariamente nesta ordem):

1. Ferramentas matemáticas para inferência estatística:
   1. Cálculo Diferencial e Integral;
   2. Vetores, matrizes e sistemas lineares;
   3. Sistemas não-lineares;
   4. Integração e derivação numérica;
   5. Métodos de otimização.
2. Inferência estatística:
   1. Introdução ao pensamento estatístico;
   2. Estimador de máxima verossimilhança e propriedades;
   3. Modelos de regressão;
   4. Modelos de regressão com efeitos aleatórios.

1. Texto básico do curso
2. Slides Parte 1
3. Slides Parte 2 (Slides usados por PJ)
4. Lista 1
5. Solução de sistemas não-lineares
6. Método de Máxima Verossimilhança
7. Tutorial I
8. Tutorial II
9. Álgebra linear
10. Sistemas Lineares
11. Tutorial III
12. Diferenciação Numérica
13. Integração Numérica
14. Tutorial IV
15. Otimização Numérica
16. Tutorial V

1. Bonat, W. H. and Jr Ribeiro, P. J. and Krainsk, E. T. and Zeviani, W. M. Métodos Computacionais para Inferência Estatística SINAPE: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, 2012.
2. Casella, G. and Berger, R. L. Inferência Estatística. Cengage, 2010.
3. Gilat, A. and Subramaniam, V. Métodos Numéricos para Engenheiros e Cientistas Bookmanm, 2008.
4. Guidorizzi, H. L. Um Curso de Cálculo (Volume I) LTC Editora, 2007.
5. Tanner, M. A. Tools for Statistical Inference Springer, 1996.

• Programa básico do curso
  1. The R project for Statistical Computing: página do programa R
  2. Um material sobre o uso do R
• Recursos auxiliares
  1. Rstudio um ambiente para se trabalhar com o R

Página aberta para edição pelos participantes do curso.