Professor particular de Estatística Aplicada
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Áreas relacionadas: Estatística Básica
AssuntoDescrição detalhada do assunto atendido
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 e de testes para independência, homogeneidade e homogeneidade marginal usando Qui-quadrado e os modelos binomial e multinomial.
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.
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.

Veja também: cursos particulares e livros recomendados para aprender Estatística Aplicada e Avançada.




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Página atualizada em 20 de dezembro de 2011 às 22:04hs.