Ensino

Graduação

Apesar de não oferecer o curso de graduação em Estatística, o DET oferece disciplinas obrigatórias para 32 dos 47 cursos de graduação em andamento no Campus de Viçosa. Oferece ainda, disciplinas optativas para 17 cursos.

Pós-Graduação

O DET oferece o Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria em nível de mestrado e doutorado. Além de atuarem em seu próprio Programa, os docentes do Departamento de Estatística atuam, também, em quase todos os Programas de Pós-Graduação da UFV, seja como docentes, membros de comissões orientadoras, membros de bancas de qualificação, defesa de tese e de dissertação.

Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria

 Disciplinas Ofertadas à Pós-Graduação

EST 610 – Probabilidade I  4(2-2).
Revisão sobre processos de contagem. Introdução à teoria da Probabilidade. Modelos de probabilidade para variáveis aleatórias. Distribuições mistas e modelos hierarquizados. Função Geradora de Momentos. Funções de variáveis aleatórias. O método Delta. Teorema central do limite.

EST 611 – Inferência Estatística I  4(2-2).
Fundamentos da inferência estatística. Distribuições amostrais. Estimação pontual. Propriedades desejáveis dos estimadores pontuais. Estimação por Intervalo.

EST 613 – Estatística Bayesiana  4(2-2).
Metodologia Bayesiana versus Metodologia Clássica. Teorema de Bayes como princípio de atualização da informação. Modelo paramétrico. Eliciação de distribuições a priori. Estimação de parâmetros. Análise de alguns modelos discretos. Análise de alguns modelos contínuos. Técnicas analíticas e computacionais de implementação do paradigma Bayesiano. Métodos de simulação para amostrar a distribuição a posteriori.

EST 620 – Estatística Aplicada  4(2-2).
Planejamento de experimentos. Testes de hipóteses.  Contrastes. Análise de variância. Delineamentos experimentais. Procedimentos para comparações múltiplas. Modelos de regressão linear. Experimentos fatoriais. Experimentos em parcelas subdivididas. Superfície de resposta. Análise de grupos de experimentos.

EST 622 – Estatística Experimental I  4(2-2).
Planejamento de experimentos. Experimento com uma amostra. Experimento com duas amostras. Análise de variância. Análise de regressão.  Experimento fatorial. Experimento em parcela subdividida. Superfície de resposta. Fatorial triplo. Experimento de mistura. Fatorial com dois níveis por fator.

EST 627 – Amostragem e Testes Não-Paramétricos  4(2-2).
Conceitos básicos em amostragem. Amostragem casual simples. Amostragem pelas proporções e porcentagens. Amostragem casual estratificada. Dimensionamento amostral. Testes não paramétricos.

EST 629 – Estatística Computacional  4(2-2).
Uma visão estatística por meio do Software Livre R. Uso de Latex para a escrita estatística. Uso de Rmarkdown para a publicação estatística. Uso de Machine Learning em análises estatísticas.

EST 630 – Métodos Estatísticos I  4(2-2).
Esperança matemática. Variância e Covariância. Testes de hipóteses. Estimação de parâmetros. Análise de regressão. Teste de identidade de modelos de regressão. Análise de correlação.

EST 631 – Métodos Estatísticos II  4(2-2).
Delineamentos experimentais com ênfase em componentes de variância. Transformação de dados. Experimentos em parcelas subdivididas. Experimentos fatoriais. Superfícies de resposta.

EST 635 – Estatística Espacial Aplicada  4(2-2).
Conceitos em Probabilidade e Inferência. Descrição espacial. Autocorrelação espacial. Testes para autocorrelação espacial. Semivariogramas e Crossvariogramas. Predição linear e Kriging. Validação cruzada. Anisotropia. Krigagem em bloco e  Cokrigagem. Regressão com erros autocorrelacionados espacialmente.  Análises de delineamentos experimentais considerando correlação espacial. Amostragem espacial.

EST 636 – Simulação Multivariada e Aprendizado Estatístico 4(2-2).
Introdução e motivação. Simulação multivariada. Métodos lineares para regressão. Métodos lineares para classificação. Seleção e avaliação de modelos. Outros métodos de aprendizado supervisionado. Alguns métodos de aprendizado não supervisionado.

EST 637 – Séries Temporais 4(2-2).
Séries temporais. Abordagem Clássica. Abordagem Moderna. Análise Residual. Modelos Heterocedásticos.

EST 638 – Análise de Sobrevivência  4(2-2).
Conceitos básicos. Funções de interesse. Métodos não paramétricos para a análise de dados de sobrevivência.  Métodos paramétricos para a análise de dados de sobrevivência. Modelos de regressão em análise de sobrevivência. Modelos de Riscos Proporcionais. Modelo aditivo de Aalen. Censura intervalar e dados grupados. Análise de sobrevivência multivariada.

EST 640 – Modelos Lineares I  4(2-2).
Inversas generalizadas de matrizes reais. Sistemas de equações lineares. Formas quadráticas e distribuições. Modelos de regressão ou modelos de posto completo. Correlação. Modelos de delineamentos experimentais.

EST 641 – Modelos Lineares II  4(2-2).
Modelos para blocos incompletos. Delineamentos em reticulados quadrados (“Square Lattices”). Modelos com classificação hierárquica. Modelos com dois critérios de classificação cruzada com números iguais e desiguais nas sub-classes. Análise de covariância. Componentes de variância. Modelos mistos.

EST 643 – Modelos Lineares Generalizados  4(2-2).
Fundamentos dos Modelos Lineares Generalizados. Inferência nos Modelos Lineares Generalizados. Técnicas de verificação do modelo. Modelos Discretos. Modelos Contínuos.

EST 710 – Probabilidade II  4(2-2).
Convergências matemáticas. Estatísticas de ordem. Convergência de variáveis aleatórias. Relações entre as convergências de variáveis aleatórias. Propriedades assintóticas dos estimadores. Distribuições assintóticas.

EST 711 – Inferência Estatística II  4(2-2).
Estimação intervalar. Testes de hipóteses. Testes de hipóteses para grandes amostras. Método bootstrap. Análise de variância simples.

EST 714 – Processos Estocásticos  4(2-2).
Fundamentos. Distribuições compostas. Eventos recorrentes. Passeio aleatório. Cadeias de Markov. Processos Markovianos de parâmetros contínuos. Processos de segunda ordem. Processo homogêneo de nascimento e morte.

EST 722 – Estatística Experimental II  4(2-2).
Delineamentos experimentais. Testes não paramétricos. Análise de covariância. Experimentos fatoriais com dois e três níveis por fator. Experimentos com classificação hierárquica. Experimentos em faixas. Análise conjunta de experimentos. Modelo misto.

EST 732 – Métodos Estatísticos na Seleção Genômica  4(2-2).
Modelos mistos. Inferência Bayesiana. Marcadores Moleculares. Seleção Genômica Ampla. Métodos estatísticos e computacionais para implementação de Seleção Genômica Ampla. Análise de Associação Genômica Ampla.

EST 734 – Geoestatística  4(2-2).
Introdução. Conceitos básicos. Variogramas. Autovalidação. Krigagem. Análise geoestatística bivariada. Outras abordagens geoestatísticas.

EST 744 – Regressão  4(2-2).
Regressão linear simples e múltipla. Especificação de modelos e diagnóstico. Multicolinearidade. Heterocedasticidade. Autocorrelação. Modelos especiais.

EST 746 – Análise Multivariada  4(2-2).
Álgebra Vetorial e Matricial, Formas Quadráticas, Variáveis Aleatórias Multidimensionais, Distribuições Multivariadas, Inferência sobre Vetores de Médias, Teste de Hipóteses sobre Matrizes de Covariâncias, Inferência sobre Vetores de Médias de Duas Populações, Análise de Variância Multivariada, Análise de Agrupamento, Componentes Principais, Análise de Fatores, Análise Discriminante, Correlação Canônica.

EST 776 – Estágio em Ensino I  1(0-1).
Esta disciplina propõe-se a fornecer aos estudantes de pós-graduação experiência de ensino, pelo planejamento, preparação e lecionamento de aulas teóricas e práticas de disciplinas a nível de graduação do Departamento de Estatística, sob a supervisão e acompanhamento do professor da respectiva disciplina de graduação.

EST 777 – Estágio em Ensino II  2(0-2).
Esta disciplina propõe-se a fornecer aos estudantes de pós-graduação experiência de ensino, pelo planejamento, preparação e lecionamento de aulas teóricas e práticas de disciplinas a nível de graduação do Departamento de Estatística, sob a supervisão e acompanhamento do professor da respectiva disciplina de graduação.

EST 778 – Estágio em Ensino III  3(0-3).
Esta disciplina propõe-se a fornecer aos estudantes de pós-graduação experiência de ensino, pelo planejamento, preparação e lecionamento de aulas teóricas e práticas de disciplinas a nível de graduação do Departamento de Estatística, sob a supervisão e acompanhamento do professor da respectiva disciplina de graduação.

EST 790 – Tópicos Especiais I  1( – ). (Consentimento do Coordenador da Disciplina)
Disciplina de oferecimento não regular, ministrada por professores visitantes ou da própria Instituição, concentrada ou não. Conteúdo variável, abrangendo temas importantes para a formação global do estudante, não abordados nas disciplinas regulares oferecidas na UFV.

EST 791 – Tópicos Especiais II  2( – ). (Consentimento do Coordenador da Disciplina)
Disciplina de oferecimento não regular, ministrada por professores visitantes ou da própria Instituição, concentrada ou não. Conteúdo variável, abrangendo temas importantes para a formação global do estudante, não abordados nas disciplinas regulares oferecidas na UFV.

EST 792 – Tópicos Especiais III 3( – ). (Consentimento do Coordenador da Disciplina)
Disciplina de oferecimento não regular, ministrada por professores visitantes ou da própria Instituição, concentrada ou não. Conteúdo variável, abrangendo temas importantes para a formação global do estudante, não abordados nas disciplinas regulares oferecidas na UFV.

EST 797 – Seminários  2(2-0 ).
Seminários.

EST 799 – Pesquisa  ( – ).
Pesquisa para elaboração da dissertação ou tese exigida para candidatos ao grau de mestre ou doutor.