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Atividade

126336 - Estatística para Ciências de Dados

Período da turma:

12/04/2025 a 14/06/2025

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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.

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.

Carga Horária:

40 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

320

Ministrantes:

Cibele Maria Russo Novelli
Francisco Aparecido Rodrigues

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