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LCF5876
Inferência Estatística na Pesquisa Florestal

Disciplina
Histórico
lcf5833:start
  LCF5833 - Inferência Estatística na Pesquisa Florestal

Justificativa


A inferência estatística sempre foi um aspecto essencial da pesquisa florestal, mas sua importância tem sido crescente à medida que os problemas tratados se tornam mais complexos e uma ampla gama de técnicas estatísticas se tornam disponíveis. Tradicionalmente, o campo da pesquisa floresta era dominado pela Inferência Clássica, mas com o surgimento de computadores de grande capacidade de processamento e de baixo custo (os computadores pessoais), novas abordagens foram sendo introduzidas, com destaque para inferência baseada no Axioma da Verossimilhança (Inferência por Verossimilhança). A formação de um pesquisador florestal demanda atualmente um grau mínimo de conhecimento dessas formas de inferência.


Objetivo


Apresentar e discutir as principais formas de inferência estatística e sua aplicação na pesquisa florestal, dando ênfase às técnicas de teste de hipóteses da Inferência Clássica e da Inferência por Verossimilhança.


A Disciplina


  • Instrutor: João Luís Ferreira Batista – Laboratório de Biometria e Mensuração Florestal – Centro de Métodos Quantitativos (3447-6641 – batista.jlf@usp.br).
  • Programa: Programa de Pós-Graduação em Recursos Florestais, Departamento de Ciências Florestais, Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo.
  • Oferecimento: Anualmente no primeiro ou segundo semestre durante 15 semanas.


Conteúdo


A. Procedimentos Básicos de Inferência Clássica
  1. Teste t de Student: Comparando Médias
  2. Teste Qui-Quadrado e Teste F: Estudando as Variâncias
  3. Teste Qui-Quadrado: Tabelas de Contigência
  4. Teste F: Análise de Variância
  5. Regressão Linear Simples
B. Fundamentos da Inferência Científica
  1. Conhecimento científico e Conhecimento prático
  2. Articulação entre Teoria e Empiria
  3. Dados: Levantamentos e Experimentos
  4. Causas: fatores fixos e fatores aleatórios
  5. Bases da inferência: delineamento e modelo
  6. Interpolação e Extrapolação
  7. Dados: Observações Empíricas Quantitativas
C. Fundamentos da Inferência Estatística
  1. Conceitos básicos de probabilidade
  2. Conceito de Modelos Estocásticos
  3. Famílias Discretas: Binomial e Poisson
  4. Famílias Contínuas: Exponencial e Gaussiana
  5. Propriedades dos Modelos Estocásticos
  6. Famílias Amostrais: Z, t, Qui-quadrado e F
D. Inferência Clássica
  1. Estimação Estatística e o Paradigma da Inferência Clássica
  2. Paradigma de Neyman-Pearson
  3. Teste Estatístico de Hipótese
  4. Teste de Hipótese Fisheriano
  5. Modelo Linear Simples
E. Inferência por Verossimilhança
  1. Cenário Estocástico e Modelos
  2. Modelo Operante e Modelo de Aproximação
  3. Axioma da Verossimilhança
  4. Função de Verossimilhança e Estimação
  5. Seleção de Modelos e Teste de Hipóteses





lcf5833/start.txt · Última modificação: 2019/08/05 19:12 por joaoluis