| Assunto | Descrição 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. Saiba como agendar sua aula particular! | |
| Estatística Descritiva | Organização e resumo de dados discretos ou agrupados em tabelas de freqüência. Construção e interpretação de gráficos: histograma, boxplot, pizza, ogiva, alisamento, polígono de freqüências, ramo e folha. Medidas descritivas de posição e dispersão para dados discretos ou agrupados: média, mediana, moda, quartil, quintil, decil, percentil, variância, desvio padrão, desvio médio, coeficiente de variação, intervalo interquartil, coeficientes de assimetria e curtose, covariância, coeficiente de correlação de pearson e de spearman. Identificação e interpretação das medidas discrepantes ou aberrantes (outliers). |
| Probabilidade | Cálculo básico de probabilidades: definição, espaço amostral e eventos. Probabilidade da união e interseção de eventos: regra da soma. Eventos disjuntos ou mutuamente exclusivos. Probabilidade condicional: regra do produto, teorema de Bayes, teorema da probabilidade total. Eventos independentes. Diagrama de árvore de probabilidades. Cálculo de probabilidades em tabelas de dupla-entrada. |
| Variáveis aleatórias Distribuições de probabilidade | Caracterização de variáveis aleatórias discretas e contínuas. Cálculo da esperança (média) e variância de uma variável aleatória. Distribuições discretas de probabilidade: distribuição uniforme, binomial, poisson, geométrica, hipergeométrica, pascal, binomial negativa. Distribuições contínuas de probabilidade: distribuição normal, exponencial, uniforme, beta, gama, qui-quadrado, F de Fisher-Snedecor, t de Student. Uso de tabelas estatísticas e softwares para cálculos relacionados às distribuições de probabilidade. |
| Inferência Estatística Paramétrica | Diferença entre amostra e população. Esquemas amostrais simples: amostra aleatória, estratificada, sistemática, por conglomerados. Estimadores e parâmetros. Propriedades dos estimadores: viés ou vício, consistência. Intervalo de confiança paramétricos para a média, proporção, variância e comparação ou diferença de médias, proporções e variâncias. Testes de hipóteses paramétricos para a média, proporção, variância e comparação ou diferença de médias, proporções e variâncias. Teste qui-quadrado para associação, aderência ou homogeneidade. |
| Regressão e ANOVA | Análise de regressão linear simples e múltipla. Análise de variância (ANOVA) para comparação de várias médias com um fator. |
| Inferência Estatística Não-Paramétrica | Testes de hipóteses não paramétricos: Teste de Mann-Whitney, Teste de Wilcoxon, Teste do Sinal, Teste da Mediana, Teste de Friedman, Teste de McNemar, Teste de Kruskal-Wallis, Teste de Anderson Darling e de Lilliefors (normalidade), Teste de Bartlett e de Levene (homocedasticidade), Teste de Durbin-Watson (independência), Correlação por Postos de Spearman. |
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