| Ementa/Descrição: |
Revisão de conceitos gerais em teoria de probabilidade e estatística. Convergência, Teorema Central do Limite e lei dos grandes números. Funções de probabilidade, cumulativa, geratriz e característica. Revisão dos métodos de ajuste de parâmetros; covariância e correlação entre grandezas, funções densidade de probabilidade das estimativas. Teoria da Probabilidade e fundamentação dos métodos de inferência estatística; intervalos de confiança paramétricos e não paramétricos. Os métodos da Máxima Verossimilhança e dos Mínimos Quadrados, propriedades desses métodos e limites de aplicabilidade. Método matricial de ajuste de funções (lineares ou não) com dados correlacionados; inclusão de vínculos lineares entre os parâmetros; testes de hipótese; qualidade de ajustes. Teoria de decisão e abordagem bayesiana à probabilidade. Métodos de Monte-Carlo. Ferramentas computacionais de análise. |
| Referências: |
Bibliografia básica:
1. Frederick James, Statistical Methods in Experimental Physics, 2nd Edition, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2006
2. Otaviano Helene, Método do Mínimos Quadrados com formalismo matricial, 1a edição, Editora Livraria da Física, São Paulo, 2006
Bibliografia Complementar:
1. Vito R. Vanin, Philippe Gouffon e Otaviano Helene, Análise estatística de Medidas em Ciências Exatas, Notas de Aula, 2017
2. George E. P. Box, J. Stuart Hunter, Willian G. Hunter, Statistics For Experimenters: Design, Innovation and Discovery, 2nd Edition, John Wiley and Sons, Inc., New Jersey, 2005
3. Gerhard Bohm, Günter Zech, Introduction to Statistics and Data Analysis for Physicists, Verlag Deutsches Elektronen-Synchrotron, Hamburg, 2010
4. José Henrique Vuolo,Fundamentos da Teoria dos Erros, 2a edição, Editora Edgar Blücher, São Paulo, 1996 |
