Programa

Tópicos Avançados de Estatística

Doutoramento Bolonha em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão

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- Probabilidade: Axiomática, independência, variável aleatória, valores esperados e parâmetros, modos de convergência estocástica, teorema do limite central, leis dos grandes números e método delta; - Estatística: Modelo estatístico clássico, estatísticas, suficiência, ancilaridade e completude, medidas de informação, família exponencial e família de localização-escala. Modelo estatístico bayesiano, o teorema de Bayes como instrumento inferencial, distribuições a priori não-informativas e conjugadas naturais. Controvérsias ao nível dos fundamentos da Inferência; - Decisão estatística: Estrutura de um problema de decisão, inferência e decisão, decisão clássica e bayesiana, estimação pontual e intervalar, testes de hipóteses, predição; - Métodos computacionais e aproximados: Técnicas de otimização e aproximações analíticas. Simulação: Monte Carlo, amostragem com função de importância, métodos de reamostragem, métodos de Monte Carlo com cadeias de Markov.