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Atividade
| 130290 - Tratamento e análise de dados |
| Período da turma: | 06/03/2025 a 15/05/2025
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| Descrição: | 1. Introdução a Estatística e Probabilidade: dados básicos, experimentos e estudos observacionais, amostras e fontes de desvio, desenho experimental, distribuição de amostras aleatórias;
2. Análise Exploratória dos dados: distribuição de frequência, medidas de centro, medidas de dispersão, estatística robusta, transformação de dados, variáveis categóricas. 3. Distribuição de Probabilidade: distribuição normal, distribuição binomial, geométrica, Poisson; 4. Teorema Central do Limite e Intervalo de confiança: acurácia vs. precisão, tamanho da amostra, intervalo de confiança para a média e proporção. 5. Fundamentos da inferência: introdução ao teste de hipótese, tipos de erros, nível de significância; 6. Inferência para dados numéricos: distribuição t, comparação de médias independentes e pareadas, inferência para mais que duas amostras (ANOVA); 7. Inferência para dados categóricos: comparação de proporções, teste qui-quadrado para independência, teste qui-quadrado para qualidade do ajuste; 8. Regressão linear: correlação, resíduos, linha de regressão, previsão e extrapolação, condições para a regressão linear, regressão com variáveis categóricas; 9. Regressão Múltipla: preditores múltiplos, r-quadrado ajustados, colinearidade e parcimônia, inferência, seleção de modelo e diagnóstico. Referência bibliográfica: Diez, D.; Çetinkaya-Rundel, M.; Barr, C.D. OpenIntro Statistics. Fourth Edition. 2022. Free pdf at openintro.org/os Larson, R; Farber B. Estatística Aplicada. Editora Pearson. 4ª Edição. 2010 Bussab, W. O., Morettin, P. A. Estatística Básica. Editora Saraiva. 7ª edição. 2012. Devore, J.L. Probabilidade e Estatística para Engenharia e Ciências.6ª Edição. 2006. Montgomery, D.C., Runger, G.C. Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. Editora LTC. 5ª Edição. Rio de Janeiro. 2013. Field, A., Miles, J., Field, Z. Discovering statistics using R. Sage. London. 2012. Wickham, H. Grolemund, G. R para data science, Starlin Alta Editora e Consultoria Eireli. Rio de Janeiro. 2019. |
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| Carga Horária: |
30 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 50 | ||||
| Ministrantes: |
Regina Meyer Branski |
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