| Ementa/Descrição: |
Conceitos Básicos: Tipos de variáveis; distribuições de frequências; Tabelas e gráficos; Medidas de posição; Medidas de dispersão e desenho esquemático (Box Plot); Probabilidade: conceitos básicos, definições e propriedades; Probabilidade condicional e indepedência; Teorema da probabilidade total e teorema de Bayes; Função e distribuição de probabilidade de uma variável aleatória discreta; Características numéricas de uma variável aleatória discreta; Função densidade de probabilidade de uma variável aleatória contínua; Características numéricas de uma variável aleatória contínua; Principais modelos probabilísticos discretos: Uniforme, Bernoulli, Binomial, Geométrico, Poisson e Hipergeométrico; Modelos probabilísticos contínuos. Principais modelos probabilísticos contínuos: Uniforme, Exponencial e Normal; Teorema Central do Limite; Aproximação da distribuição Binomial pela Normal; Introdução à inferência estatística: Primeiras ideias; propriedades dos estimadores; Erro quadrático médio e erro absoluto de estimação; Estimação pontual de parâmetros: estimadores de momentos; estimadores de mínimos quadrados; Estimadores de máxima verossimilhança; Distribuição amostral da média e proporção; dimensionamento da amostra; Intervalo de confiança para a média populacional e para proporção populacional. |
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