Silva, Ivair RamosOliveira, Dionatan Willian Rodrigues2018-10-172018-10-172018OLIVEIRA, Dionatan Willian Rodrigues. Unificação da estimação intervalar para abordagens frequentista e Bayesiana. 2018. 46 f. Dissertação (Mestrado em Economia Aplicada) – Instituto de Ciências Sociais e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, Mariana, 2018.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/10383Programa de Pós-Graduação em Economia Aplicada. Departamento de Ciências Econômicas e Gerenciais, Instituto de Ciências Sociais e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.As abordagens frequestista e Bayesiana para estimação intervalar usualmente produzem estimativas diferentes entre si. O debate acerca da superioridade de uma dessas escolas sobre a outra é controverso, e não há consenso sobre os ganhos práticos em se utilizar apenas uma das abordagens em detrimento da outra. Aliás, a visão de que essas linhas teóricas são concorrentes também não é fato pacificado na literatura. A esse respeito, surge uma questão fundamental: os métodos frequentistas e Bayesianos poderiam, de algum modo, ser usados simultaneamente para estimação intervalar? O objetivo deste trabalho é mostrar que a resposta a essa questão é afirmativa. Para tanto, este trabalho introduz uma forma pioneira e simples de equalizar métodos convencionais para construção de um estimador intervalar sob coeficientes de confiança e de credibilidade arbitrários, o que aqui é chamado de ‘intervalo de confiança-credibilidade’. O método é válido para o caso geral de qualquer distribuição amostral e para qualquer distribuição a priori. Exemplos de aplicação são oferecidos para problemas clássicos, como os que envolvem as distribuições normal e t-student. Adicionalmente, intervalos de confiança-credibilidade são construídos para ospt-BRabertoHipóteseEstatísticaModelos matemáticosDissertacaoAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 04/10/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.