Familiarizar o aluno com os conceitos e procedimentos básicos de inferência estatística, necessários ao processamento adequado de dados provenientes de problemas concretos das áreas aplicadas.
Variáveis aleatórias, Distribuições amostrais, Estimação de parâmetros (pontual e intervalar), Testes de hipóteses, regressão linear simples.
1. Amostragem. 2. Estatística e distribuições amostrais. 3. Noções sobre estimação: suficiência, vício, consistência e eficiência. 4. Distribuição dos estimadores: média amostral, variância amostral e proporção amostral. 5. Estimadores de Momentos. Estimadores de máxima verossimilhança. 6 Construção de intervalos de confiança para médias, proporções, diferença de médias e proporções. 7 Testes de hipóteses. Poder e Significância. Região Crítica. Lema de Neyman-Pearson. Testes para a média com variância conhecida e desconhecida. Testes para as proporções. Teste para a diferença de médias e proporções. Testes para o cociente de variâncias. 8 ANOVA. 9 Regressão linear simples. 10. Coeficiente de correlação de Pearson.
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