Module, Rule, parâmetros e argumentos de funções. As funções da estatística: CDF (função distribuição cumulativa) e sua inversa, InverseCDF.

A representação interna dos objetos e os nomes das operações. SetDelayed e a construção de uma função - diferença entre = e :=. Expressões compostas.

Quais são os problemas que a inferência estatística procura resolver. Diferenças com a teoria da probabilidade, uso dessa teoria. Estimadores. Infelizmente, somente o inicio da aula ficou gravado...

Operações básicas com strings e seu uso na formação de nomes de arquivos. Diretórios. Entrada e saída Import e Export), formatada. Funções Take e Drop, Append e Prepend, AppendTo e PrependTo.

Procedimento geral para conduzir um teste de hipótese. O teste 𝑧; o tamanho do teste. O teste 𝑡. Erro tipo I e erro tipo II (perda e contaminação). O poder do teste. O teste 𝑡 na comparação de duas médias.

O Método dos Mínimos Quadrados e sua aplicação a funções lineares nos parâmetros. Equivalência entre os métodos da Máxima Verossimilhança e dos Mínimos Quadrados p/ dados normais. Exemplo: ajuste dos parâmetros de uma distribuição angular. Os desvios-padrões das estimativas.

Solução do problema de estimar a constante de decaimento ou a vida média de uma distribuição exponencial, a partir da medida dos tempos de vida de um conjunto inteiro de objetos cujo tempo de vida segue essa função distribuição de probabilidade.

Representação dos intervalos. Discussão sobre o significado de inferência estatística. O método da máxima verossimilhança. Estimativas da média e do desvio padrão em medida de dados com f.d.p. normal. A tendenciosidade do estimador de máxima verossimilhança. Um exemplo com a f.p. de Poisson. Uso dos algarismos significativos, de acordo com Philip R Bevington and D. Keith Robinson, Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences, 2nd Edition, McGraw-Hill, Inc., New York, 1992.

Dimensões das matrizes; operações com matrizes; autovalores e autovetores; sistemas lineares; reunindo/separando matrizes.

Estimativa do valor verdadeiro (paramétrica e não-paramétrica). Ensaio de Bernoulli e a Função de probabilidade Binomial. A Função de probabilidade de Poisson e algumas de suas propriedades. A f.d.p. Multinormal, muitas variáveis.