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Atividade
| 136316 - Estatística para Ciências de Dados |
| Período da turma: | 11/04/2026 a 13/06/2026
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| Descrição: | Objetivos:
Fornecer conhecimento e ferramentas em visualização e exploração de dados, probabilidades, inferência estatística, inferência Bayesiana e modelos de regressão, essenciais para desenvolvimentos e modelagem estatística em ciências de dados. Ementa: Visualização e exploração de dados: Medidas descritivas, Apresentação tabular, Representação Gráfica, Agrupamento de dados. Probabilidades: Distribuições de probabilidade, esperança, variância e covariância, Resultados assintóticos e suas aplicações. Elementos de inferência estatística: Procedimentos de estimação pontual, Intervalos de confiança e testes de hipóteses, Inferência baseada em simulação. Inferência Bayesiana: O paradigma Bayesiano, Os diferentes tipos de priori, Distribuições conjugadas, Estimação Bayesiana, Densidade preditiva, Modelagem bayesiana com programação probabilística. Modelagem de Regressão: Modelos lineares, Seleção de modelos, Regressão multivariada, Modelos lineares generalizados, Análise de Diagnóstico. Aplicações em ciência de dados e inteligência artificial. Referências: 1. Morettin, P. A. e Singer, J. M. Estatística e Ciência de Dados. São Paulo: LTC. 2022. 2. Magalhães, M. N. e Lima, A. C. P., Noções de Probabilidade e Estatística (Volume 1). Edusp, 2023. 3. Casella, G. and Berger, R. Inferência Estatística. São Paulo: Cengage Learning. 2a. edição, 2011. 4. Migon, H. S., Gamerman, D. and Louzada, F. Statistical Inference: An Integrated Approach, 2nd Edition, CRC Press. 2014. 5. Caffo, B. Statistical Inference for Data Science. Leanpub. 2016. 6. Dobson, A. J.; Barnett, A. G. An introduction to generalized linear models. CRC press. 2018. 7. Paula, G. A. Modelos de regressão: com apoio computacional. São Paulo: IME-USP. 2024. |
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| Carga Horária: |
40 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 320 | ||||
| Ministrantes: |
Cibele Maria Russo Novelli Francisco Aparecido Rodrigues |
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