Teórica_7

28 Outubro 2019, 18:00 • Cristina Maria Tristão Simões Rocha

Método da máxima verosimilhança: exemplos de obtenção de estimadores. Estimação intervalar: variável fulcral, grau ou coeficiente de confiança, interpretação do intervalo de confiança. Intervalos de confiança para o valor médio de uma população normal.

Aula 6 - TP11

23 Outubro 2019, 19:00 • Maria Fernanda Nunes Diamantino

Modelo normal. Aplicações do Teorema Limite Central.

Resolução dos exercícios 24 c), 26, 27, 28, 29 e 30 do conjunto de exercícios da unidade curricular.

Teórica_6

21 Outubro 2019, 18:00 • Cristina Maria Tristão Simões Rocha

Distribuições contínuas relevantes em inferência estatística: t de Student, qui-quadrado e F de Fisher-Snedecor.

Teorema Limite Central: distribuição da soma e da média de n variáveis aleatórias i.i.d. não normais (n grande). Aproximação da distribuição binomial e de Poisson pela distribuição normal. Conceitos de amostra aleatória e de estatística. Distribuição de amostragem de uma estatística: média amostral, variância amostral, proporção amostral. Estimação pontual: conceito de estimador e de estimativa; propriedades dos estimadores.

Aula 5 - TP11

16 Outubro 2019, 19:00 • Maria Fernanda Nunes Diamantino

Modelos discretos: binomial negativa e Poisson.

Modelos contínuos: uniforme, exponencial e normal.

Resolução dos exercícios 20, 21, 22, 23 e 24 a), b) do conjunto de exercícios da unidade curricular.

TPC: 25, 26, 27, 28, 29

Teórica_5

14 Outubro 2019, 18:00 • Cristina Maria Tristão Simões Rocha

Estudo de alguns modelos contínuos: uniforme, exponencial, normal (ou gaussiana). Principais características destas distribuições. Soma de variáveis aleatórias independentes com distribuição normal. Valor médio e variância da média de variáveis aleatórias i.i.d. Distribuição de amostragem da média para uma população normal.