Inferência e Modelação Estatística

10818

Faculdade de Ciências e Tecnologia

Departamento de Matemática

6.0

Manuel Leote Tavares Inglês Esquível

Português

Desenvolver competências na análise de situações concretas complexas conduzindo ao uso de modelos estatísticos relevantes.

Aprofundamento dos conceitos fundamentais necessários a uma completa exploração dos modelos estatísticos.

Os conhecimentos adquiridos nas unidades curriculares introdutórias de Probabilidades e Estatística.

Conhecimentos do modelo das probabilidades de Kolmogorov.

1. Revisão de conceitos fundamentais de estimação pontual e estimação intervalar

2. A Família Exponencial de Distribuições

2.1. A Família Exponencial de 1 e de vários parâmetros: conceitos fundamentais e resultados base

2.2. Distribuições na Família Exponencial

2.3. Estimação na Família Exponencial

3. Modelos Lineares Generalizados

3.1. Distribuições do erro como membros da Família Exponencial

3.2. A função de ligação – função de ligação canónica e funções de ligação não-canónicas

3.3. O Modelo Linear como caso particular

3.4. Modelos Logit

3.5. Modelos Log-lineares

3.6. Modelos com efeitos aleatórios e Modelos mistos

4. Modelos Não-Lineares

A. Agresti. An Introduction to Categorical Data Analysis. Wiley Series in Probability and Statistics. Wiley, 2007.
J. Gill. Generalized Linear Models: A Unified Approach. Quantitative Applica-tions in the Social Sciences. SAGE Publications, 2000.
T. Hothorn and B.S. Everitt. A Handbook of Statistical Analyses Using R. CRC Press, 2006.
P. McCullagh and J.A. Nelder. Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability. Taylor & Francis, 1989.
Randall Pruim. Foundations and Applications of Statistics: An Introduction Using R. Pure and Applied Undergraduate Texts. American Mathematical Society, 2011.
P. de Jong and G. Z. Heller. Generalized Models for Insurance Data. Cambridge University Press, 2008.