Retificação

Retificar no Edital nº 13, de 29 de abril de 2024, publicado no DOU de 30 de abril de 2024, seção 3, páginas 66 a 73:

onde se lê:

ÁREA/SUBÁREA: Probabilidade e Estatística/Estatística

Programa:

1. Probabilidade e Variáveis Aleatórias;

2. Estatística Inferencial Clássica: Estimação Pontual e Métodos de Estimação;

3. Estatística Inferencial Clássica: Estimação Intervalar e Testes de Hipóteses;

4. Métodos Computacionalmente Intensivos para Estatística;

5. Modelos Lineares Generalizados;

6. Aprendizado Estatístico Supervisionado e Não Supervisionado.

Observação: O ponto sorteado para a Prova Escrita deverá ser retirado do sorteio de ponto para a Prova de Desempenho Didático.

REFERÊNCIAS

A relação a seguir contempla as referências consideradas elementares, o que não impede que outras sejam utilizadas.

CASELLA, G.; BERGER R. Statistical Inference. 2nd Edition. Duxbury, 2001.

DeGROOT, M. H.; SCHERVISH, M. J. Probability and Statistics. 4th edition. Pearson, 2011.

DOBSON, A. J. An Introduction to Generalized Linear Models. 3rd Edition, 2008.

DUNN, P. K.; SMYTH, G. K. Generalized Linear Models With Example in R. Springer, 2018.

EFRON, B.; HASTIE, T. Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science. Cambridge University Press, 2016.

FARAWAY, J. J. Extending the Linear Model With R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. 2nd edition. Chapman & Hall/CRC,

2016.

GENTLE, J. E. Computational Statistics. Springer, 2009.

HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R.; FRIEDMAN, J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd edition. Springer: New York, 2009.

HOFFMANN, J. P. Generalized Linear Models: An Applied Approach. Pearson, 2004.

Leia-se:

ÁREA/SUBÁREA: Probabilidade e Estatística/Estatística

Programa:

1. Probabilidade e Variáveis Aleatórias;

2. Estatística Inferencial Clássica: Estimação Pontual e Métodos de Estimação;

3. Estatística Inferencial Clássica: Estimação Intervalar e Testes de Hipóteses;

4. Métodos Computacionalmente Intensivos para Estatística;

5. Modelos Lineares Generalizados;

6. Aprendizado Estatístico Supervisionado e Não Supervisionado.

Observação: O ponto sorteado para a Prova Escrita deverá ser retirado do sorteio de ponto para a Prova de Desempenho Didático.

REFERÊNCIAS

A relação a seguir contempla as referências consideradas elementares, o que não impede que outras sejam utilizadas.

CASELLA, G.; BERGER R. Statistical Inference. 2nd Edition. Duxbury, 2001.

DeGROOT, M. H.; SCHERVISH, M. J. Probability and Statistics. 4th edition. Pearson, 2011.

DOBSON, A. J. An Introduction to Generalized Linear Models. 3rd Edition, 2008.

DUNN, P. K.; SMYTH, G. K. Generalized Linear Models With Example in R. Springer, 2018.

EFRON, B.; HASTIE, T. Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science. Cambridge University Press, 2016.

FARAWAY, J. J. Extending the Linear Model With R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. 2nd edition. Chapman & Hall/CRC, 2016.

GENTLE, J. E. Computational Statistics. Springer, 2009.

HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R.; FRIEDMAN, J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd edition. Springer: New York, 2009.

HOFFMANN, J. P. Generalized Linear Models: An Applied Approach. Pearson, 2004.

JAMES, B. R. Probabilidade: Um Curso em Nível Intermediário. 5ª edição. IMPA, 2023.

JAMES, G.; WITTEN, D.; HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R. An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. 2nd edition. Springer: New York, 2021.

KROESE, D. P.; TAIMRE, T.; BOTEV, Z. I. Handbook of Monte Carlo Methods. John Wiley & Sons, 2013.

LEHMANN, E. L.; CASELLA, G. Theory of Point Estimation. 2nd edition. New York: Springer Verlag, 2011.

MAGALHÃES, M. N. Probabilidades e Variáveis Aleatórias. 3ª edição. EDUSP, 2024.

McCULLAGH, P.; NELDER, J. A. Generalized Linear Models. 2nd edition. Chapman & Hall: Londres, 1989.

MOOD, A. M.; GRAYBILL, F. A.; BOES, D. C. Introduction to the Theory of Statistics. 3rd edition. McGraw-Hill, 1974.

RESNICK, S. I. A Probability Path. Birkhauser, 2014.

ROBERT, C. P.; CASELLA, G. Introducing Monte Carlo Methods With R. Springer-Verlag, 2010.

ROSS, S. M. A First Course in Probability. 9th edition. Pearson, 2012.

SCHERVISH, M. J. Theory of Statistics. Springer Science & Business Media, 2012.

MARCELO KUSMA - Diretor de Gestão de Pessoas