Professor particular de Estatística Aplicada
Atualizada em 05 de fevereiro de 2013 às 03:07hs.

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AssuntoDescrição detalhada do assunto atendido
As aulas particulares procuram intensificar o processo de aprendizado através de exemplos, exercícios e aplicações práticas, contando com recursos de informática (Excel, R-Project ou algum software que seja do seu interesse) sempre que necessário ou sugerido na metodologia utilizada pelo seu professor.
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AmostragemAmostra aleatória simples com e sem reposição.
Amostra por conglomerados, amostra estratificada, amostra sistemática, amostra por conglomerados em dois estágios, amostra proporcional ao tamanho.
Estimação (pontual e por intervalo) da média, da proporção e do total populacional conforme o esquema amostral.
Estimação da variância da média, da proporção e do total populacional.
Estimadores razão e regressão.
Análise de Dados CategorizadosModelagem para variáveis qualitativas através da análise de tabelas de contingência S x R.
Medidas para associação entre dados categóricos: risco, risco relativo, chance, razão de chances.
Testes para independência, homogeneidade, simetria e homogeneidade marginal usando modelos estruturais lineares e log-lineares (teste Qui-quadrado, teste de Wald) associados à esquemas amostrais do tipo poisson, binomial / multinomial e produto de binomiais / multinomiais.
Teste para associação de tabelas de contingência de Mantel-Haenszel.
Análise de RegressãoAmostra aleatória simples com e sem reposição.
Modelos de regressão simples e múltipla.
Modelos de regressão não-linear e log-linear.
Modelos de regressão logística.
Análise das suposições dos modelos: normalidade, homoscedasticidade e independência.
Interpretação, estimativa pontual e por intervalo de confiança e teste de hipóteses para os parâmetros do modelo. Intervalo de predição e de previsão para uma dada observação.
Análise Multivariada de DadosAnálise de Componentes Principais (redução de fatores).
Análise Fatorial (fatores comuns).
Análise Discriminante (classificação de populações).
Análise de Agrupamentos ou de Cluster (agrupar observações semelhantes através de métodos hierárquicos e não-hierárquicos).
Análise de Correlação Canônica.
ANOVA Multivariada (MANOVA).
Escalonamento multidimensional (representação gráfica de variáveis multivariadas).
Análise de Correspondência (representação gráfica de variáveis qualitativas multivariadas).
Probabilidade AvançadaDefinição de probabilidades. Cálculo básico de probabilidades e conceitos de análise combinatória. Teoremas de Markov e Chebyshev.
Variáveis aleatórias discretas e contínuas. Principais modelos discretos e contínuos.
Esperança, esperança condicional e variância de uma variável aleatória.
Operações com variáveis aleatórias (soma, diferença, multiplicação e quociente).
Funções geradoras de momentos.
Teorema do Limite Central.
Inferência Estatística AvançadaConstrução e propriedades dos estimadores: vício ou viés, consistência, eficiência.
Comportamento assintótico e obtenção do melhor estimador não viciado, consistente e eficiente através de estatísticas completas e suficientes.
Inferência bayesiana: distribuição a priori e a posteriori.
Intervalos de confiança.
Testes de hipóteses.
Planejamento de Experimentos e Análise de Variância (ANOVA)Modelos ANOVA de comparação de médias com um, dois ou mais fatores fixos, aleatórios ou mistos (hierárquicos ou cruzados).
Análise das suposições do modelo ANOVA: gráficos e testes para normalidade, homoscedasticidade e independência.
Comparações múltiplas (Tukey, Bonferroni ou Scheffé) entre as médias dos fatores (dois a dois ou contrastes).
Modelos ANOVA para experimentos com medidas repetidas.
Data MiningAnálise exploratória de (grandes) conjuntos de dados para obtenção de informações que trazem aquisição de conhecimento e tendências sobre o problema de interesse através de técnicas de Data Mining usando softwares livres (R-Project ou Orange).
Econometria e ContabilometriaTópicos de Estatística relacionados à Econometria Básica (modelos de Regressão, mas NÃO de Séries Temporais) e Contabilometria Básica.
BioestatísticaTópicos de Estatística aplicados às ciências biológicas e da saúde, tais como Medicina, Nutrição, Biologia, Fisioterapia e Terapia Ocupacional.
Software R-ProjectUso do software estatístico livre R-Project para obtenção de gráficos, medidas, probabilidades, testes paramétricos e não paramétricos e modelagens estatísticas univariadas e multivariadas.
Conheça alguns dos livros sugeridos em Estatística Aplicada.
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Prof. Thiago Rodrigo CarneiroPROFESSOR
THIAGO RODRIGO

Lic. Matemática - USP
Bach. Estatística - USP
Pós em Intelig. de Mercado - ESPM
Ex-professor - ESPM
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SERVIÇOS SUSPENSOS
Serviços totalmente suspensos em virtude de desapropriação do atual local das aulas pelo Metrô (Processo 0044055-91.2011.8.26.0053 da 8a Vara da Fazenda Pública SP), que ensejará a mudança do local das aulas. Não há, neste momento, previsão de retorno pois a indenização parcial não permite comprar outro local.
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