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Área de concentração: 104131 - Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

Criação: 12/12/2022

Nº de créditos: 10

Carga horária:

Teórica Por semana	Prática Por semana	Estudos Por semana	Duração	Total
3	1	6	15 Semanas	150 Horas

Docentes responsáveis:

Jorge Luis Bazán Guzmán
Mariana Cúri

Objetivos:

Apresentar aos alunos os modelos de variáveis latentes e os métodos de estimação intensivos
computacionalmente para estes modelos assim como diversas aplicações na modelagem de dados
que requerem esta aproximação. Introduzir linhas de pesquisa.

Justificativa:

Esta disciplina apresenta tópicos avançados em modelos de variáveis latentes os quais são
frequentemente aplicados em várias áreas. Adicionalmente, como os modelos e métodos estão em
desenvolvimento, a disciplina tenta apresentar novos tópicos para a pesquisa estatística.

Conteúdo:

Introdução aos Modelos Latentes, Modelo de Teoria Clássica, Teoria de Resposta ao Item, Modelos de
Diagnóstico Cognitivo, Modelos de Equações Estruturais.

Forma de avaliação:

Nota Final= 0.5 Provas+0.5 Tarefas onde Tarefas (inclui seminário, projeto e exercícios)

Observação:

Nenhuma.

Bibliografia:

Bartholomew, D. J., Knott, M., & Moustaki, I. (2011). Latent variable models and factor analysis: A unified
approach (3rd ed.). New York, NY: Wiley
Beaujean, A. A. (2014). Latent variable modeling using R: A step-by-step guide. New York, NY: Routledge.
Taylor and Francis
DeMars C. (2010) Item Response Theory. Cary, NC, USA: Oxford University Press, USA
Fox, Jean-Paul (2010). Bayesian Item Response Modeling: Theory and Applications. Springer.
Loehlin, J. C., Beaujean, A. A. (2017). Latent variable models: an introduction to factor, path, and
structural equation analysis. New York, NY: Routledge.
McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Mahwah, NJ: Erlbaum.
van der Linden, W. J. (Ed.) (2016). Handbook of Item Response Theory, Three-Volume Set. New York, NY:
Chapman and Hall/CRC.