1 – Conceitos iniciais.

Visão geral sobre os objetivos da estatística descritiva e da estatística inferencial.

Formas de apresentação de dados.

Dados brutos, dados em rol, diagrama de ramos e folhas, dados tabelados (agrupados por valor e agrupados em classe).

Tipos de frequência: simples, absoluta, relativa, acumulada.

Formas gráficas de apresentação de dados: gráficos de colunas, de setores, histograma, polígono de frequências.

2 – Média aritmética, média geométrica, média harmônica, média ponderada.

Propriedades disponível.
3 – Quantis: mediana, quartis, decis, percentis.

Interpolação de ogiva.

Medidas separatrizes para dados em rol.

Moda de czuber, moda bruta, moda de king,

4 – Medidas de dispersão: desvio padrão, variância, amplitude, desvio médio, coeficiente de variação.

5 – Assimetria: conceito, posicionamento relativo de média, mediana e moda.

Classificação da curva quanto à assimetria.

Coeficientes de assimetria.

Curtose: conceito, classificação

6 – Análise bidimensional: distribuições conjuntas de frequência, diagrama de dispersão, coeficiente de correlação entre dois conjuntos de dados, coeficiente de correlação ordinal de speraman.

Números índices: índice de preços relativos, índice de paasche e índice de laspeyres, índice.

7 – Análise combinatória: combinação, permutação, arranjos, princípio fundamental da cont.

8 – Probabilidade: eventos e espaço amostral, probabilidade para eventos equiprováveis, abordagem frequentista da probabilidade, probabilidade condicional, probabilidade da intersecção, probabilidade da união, eventos independentes, eventos mutuamente excludentes.

9 – Variáveis aleatórias: introdução.

Esperança, variância e desvio padrão de variáveis aleatórias, covariância, função densidade de probabilidade, função distribuição de probabilidade, momentos.

10 – Variáveis aleatórias discretas: distribuição uniforme discreta, distribuição de bernoulli, distribuição.

11 – Variáveis aleatórias contínuas: distribuição uniforme contínua, distribuição normal, distribuição exponencial, aproximação normal à binomial, distribuição de qui-quadrado, distribuição.

12 – Distribuições conjuntas discretas.

Distribuições marginais e condicionais discretas. Funções de variáveis aleatórias discretas. Função densidade conjunta. Distribuições condicionais contínuas. Funções de variáveis contínuas. Distribuição normal bidimensional amostragem: amostragem aleatória simples, amostragem estratificada, amostragem.

13 – Estimadores pontuais e distribuições amostrais: média amostral, variância amostral, proporção amostral.

Características dos estimadores: não viciados, máxima verossimilhança, mínimos quadrados, momentos, propriedades assintóticas dos estimadores, estimadores de variância mínima e eficiência dos estimadores.

14 – Intervalos de confiança: intervalo para média e proporção.

15 – Intervalo de confiança para variância. Intervalo de confiança para a mediana.

Tamanho da amostra e erro máximo da estimativa. Fator de correção para populações finitas.

16 – Testes de hipóteses: conceitos iniciais (nível de significância, erros de tipo I e II, poder do teste), teste para a média, teste para a variância, teste para proporções.

17 – Outros testes de hipóteses: teste de hipóteses sobre o valor da diferença entre duas médias, teste sobre o valor da mediana, teste dos sinais, teste de wilcoxon-mann.

18 – Regressão linear simples. Cálculo das estimativas dos parâmetros. Análise de variância da regressão. Inferências sobre as estimativas dos parâmetros.

19 – Regressão linear múltipla. Cálculo das estimativas dos parâmetros. Análise de variância da regressão.

20 – Séries temporais: modelos arima. Condições de estacionariedade e invertibilidade.