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Brochura
1.024 kg
1ª edição
9788521203926
Sinopse
Este livro aborda a análise de dados categorizados sob um enfoque sui generis, em que se detalham as questões de interesse geradas pelos problemas práticos que originaram os dados, se explicitam os modelos estatísticos empregados para respondê-las, se esmiúça a metodologia necessária para as inferências daí decorrentes e finalmente, se pormenorizam os resultados práticos, evidenciando suas contribuições e limitações. O texto é escrito com o cuidado de equilibrar o rigor almejado por pesquisadores com a precisão e a clareza requeridas por usuários de técnicas estatísticas. Nesse sentido, vários exemplos são analisados de uma maneira bastante detalhada, permitindo que o livro possa ser útil tanto para investigadores atraídos pelos meandros da metodologia estatística quanto por utilizadores conscienciosos interessados em análises estatísticas bem fundamentadas.
Julio Da Motta Singer
É professor titular do Departamento de Estatística do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo e tem dirigido o Centro de Estatística Aplicada da mesma instituição. É engenheiro de Produção pela Escola Politécnica, mestre em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística, ambos na Universidade de São Paulo e doutor em Bioestatística pela University of North Carolina at Chapel Hill. Tem vários livros e artigos publicados em periódicos de circulação internacional, além de diversos trabalhos de assessoria estatística realizados para pesquisadores e empresas. Suas áreas de interesse incluem Análise de Dados Categorizados, Análise de Dados Longitudinais, Planejamento de Experimentos e Estatística Aplicada em geral (www.ime.usp.br/~jmsinger).
Saiba maisCarlos Daniel Paulino
É Professor Associado com Agregação do Instituto Superior Técnico da Universidade Técnica de Lisboa (IST-UTL) e investigador do Centro de Matemática e Aplicações do IST. Obteve os graus de Licenciado em Engenharia Química pelo IST, Mestre em Estatística e Investigação Operacional pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa e Doutor em Ciências Estatísticas pela Universidade de São Paulo, Brasil. É autor de alguns livros e tem publicados internacionalmente vários artigos de investigação e de aplicações nas suas áreas de interesse que incluem Dados Categorizados, Dados Incompletos e Mal-Classificados, Estatística Bayesiana e Genética estatística (www.math.ist.utl.pt/~dpaulino).
Saiba maisSumário
I - Introdução e Modelação Probabilística
1 - Introdução
2 - Modelos probabilísticos
II - Modelação Estrutural
3 - Modelos estruturais lineares
4 - Modelos log-lineares para tabelas sem variáveis explicativas
5 - Modelos log-lineares para tabelas com variáveis explicativas
6 - Modelos funcionais lineares
III - Análise inferencial
7 - A metodologia de máxima verossimilhança
8 - Análise de modelos lineares
9 - Análise de modelos log-lineares
10 - Análise de modelos funcionais lineares
11 - Metodologia de Mínimos Quadrados Generalizados
IV - Tópicos especiais
12 - Análise de dados categorizados longitudinais
13 - Análise de dados incompletos
14 - Métodos de Inferência Condicional
V - Apêndice
A - Conceitos e resultados de Álgebra Linear
B - Conceitos e resultados de Teoria Assintótica
C - Meios Computacionais
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Material de Apoio
Detalhes do livro
- Tipo: Livro Impresso
- ISBN: 9788521203926
- Acabamento: Brochura
- Total de Páginas: 648 páginas
- Ano da Edição: 2006
- Peso: 1.024 kg