index.Rmd

---
title: "Estatística Inferencial com apoio computacional"
author:
  - PhD Wagner Hugo Bonat
  - PhD Paulo Justiniano Ribeiro Junior
  - Dr Walmes Marques Zeviani
documentclass: book
papersize: a5
fontsize: 9pt
geometry: [left=2cm, right=1.2cm, top=1.5cm, bottom=1.5cm]
output:
  bookdown::html_document2: default
bibliography: [config/referencia.bib]
biblio-style: apalike
---

# Prefácio {-}

A ideia de verossimilhança como instrumento para avaliar a evidência contida nos 
dados está no centro dos fundamentos da metodologia estatística.
Embora formalizada nos trabalhos de Sir Ronald Aylmer Fisher nos anos 20, 
apenas muitas décadas depois e principalmente com as possibilidades abertas pela 
computação  estatística, esta pôde ser explorada, investigada, aplicada, modificada e 
expandida nas mais diferentes formas.

A necessidade de computação em estatística está presente desde sua origem, 
seja de forma manual ou, na agora onipresente, forma eletrônica com o uso de computadores.
O desenvolvimento de linguagens e aplicativos para computação estatística
ampliam rápida e largamente as possibilidades de geração e tratamento de dados.
Linguagens interpretadas, direcionadas e/ou adaptáveis para computação estatística
diminuem dramaticamente a distância entre programação e uso de aplicativos
permitindo usuários investigar possibilidades e conceitos, experimentar ideias,
adaptar códigos, implementar protótipos com grande flexibilidade ainda que sem 
um investimento proibitivo no domínio dos recursos utilizados.

Em particular os projetos de software livre cumprem tal papel 
sem impor obstáculos ao usuário. Neste contexto o Projeto `R` de Computação Estatística 
iniciado na década de 90 e com a primeira versão lançada no ano 2000, tem uma impactante 
contribuição e larga abrangência que, em muito, ultrapassa os limites da área de estatística. 
A linguagem já imprimiu uma marca indelével no conjunto de recursos disponíveis para
interessados em computação e métodos estatísticos.

O presente texto situa-se na interface entre métodos de 
inferência estatística baseada em verossimilhança e métodos computacionais 
(com implementações em ambiente `R`). Sem nos aprofundarmos em nenhuma das duas áreas, 
procuramos ilustrar suas conexões por meio de diversos exemplos básicos de modelagem estatística. 
Nossa expectativa é a de que o texto possa servir como material introdutório ao leitor e facilitar seu caminho para construir suas próprias implementações em modelagens de seu interesse. 

O material foi motivado por nossa experiência em grupos de estudos e
disciplinas conduzidas no âmbito do LEG/UFPR
(Laboratório de Estatística e Geoinformação da Universidade Federal do Paraná)
nos últimos anos. Procuramos mesclar a discussão de princípios básicos de 
inferência estatística, com ênfase em métodos baseados na função de verossimilhança,
com a implementação computacional.
Nossa estratégia usual é a de escrever nossas funções, na forma de protótipos, para 
melhor desenvolver a intuição sobre as características dos modelos e métodos estatísticos em discussão.
Desta forma as funções e códigos apresentados são predominantemente ilustrativos,
privilegiando a facilidade de leitura e entendimento.
Os códigos não devem ser vistos como implementações definitivas nem tampouco 
tentam explorar o uso eficiente da linguagem, ainda que alguns cuidados
para evitar problemas numéricos sejam tomados na definição de certas operações.
Por vezes os resultados são comparados com os fornecidos por funções do `R` e alguns de seus pacotes.
Seguimos a sugestão de que *''programming is the best way to debug your ideias"*.

Nosso público alvo são alunos de final de graduação, com alguma exposição anterior a conceitos de inferência estatística e ao uso do ambiente `R`. 
Outros potenciais interessados são alunos em 
início de pós-graduação e/ou profissionais que tenham interesse em se familiarizar 
com elementos de programação em `R` para inferência estatística.
Incentivamos os leitores do material a nos enviar comentários, sugestões e correções.

O texto é permeado de códigos em linguagem `R` que são identificados pelo uso de fonte
estilo `VERBATIM como esta`. 
Um tratamento especial é dado as funções em `R` que são definidas dentro de caixas em destaque.
Tipicamente estas definem funções implementando alguma metodologia ou 
alguma função de verossimilhança a ser chamada por funções otimizadoras.

Todo o material é produzido utilizando *software* livre.
As implementações de métodos e algoritmos é toda feita no ambiente `R`
de computação estatística. O texto é escrito utilizando _latex_ e a integração
com o `R` pelo mecanismo `rmarkdown`.
Os recursos são utilizados em sistema operacional `LINUX`.

W.H.B, P.J.R. Jr e W.M.Z. 

Curitiba, Junho, 2021.