Desenvolver conceitos básicos da Estatística, com o apoio computacional, que permitam ao engenheiro trabalhar com o fenômeno da aleatoriedade presente nos diversos campos de conhecimento da engenharia.
Estatística Descritiva, Modelos de Probabilidade, Teorema Central do Limite, Intervalos de Confiança, Testes de Hipóteses, ANOVA, Modelos de Regressão Linear.
1) Estatística Descritiva: População e amostra; apresentação gráfica dos dados; medidas de posição; medidas de dispersão. 2) Amostragem: Amostragem aleatória simples com reposição; amostragem aleatória simples sem reposição. 3) Conceitos de Probabilidade: Conceitos básicos de probabilidade; operações com eventos; probabilidade condicional; independência; Teorema de Bayes. 4) Variáveis Aleatórias discretas: Caracterização de uma variável aleatória discreta; distribuições de probabilidade: Uniforme, Bernoulli, Binomial, Poisson, Geométrica, Binomial Negativa e Hipergeométrica. 5) Variáveis Aleatórias contínuas: Caracterização de uma variável aleatória contínua; distribuições de probabilidade: Uniforme, Exponencial e Normal. 6) Aproximações: Aproximação das distribuições Binomial e Poisson pela distribuição Normal. 7) Teorema Central do Limite: Distribuição da média amostral; distribuição da proporção amostral; intervalos de confiança para a média amostral e para a proporção amostral; dimensionamento amostral. 8) Conceitos de Testes de Hipóteses: Erro Tipo I e Erro Tipo II; p-valor; poder. 9) Testes de Hipóteses para uma única amostra: Teste de hipótese para a média; teste de hipótese para a proporção e teste de hipótese para a variância. 10) Testes de Hipóteses para comparação de duas amostras: Teste de hipótese para comparação de médias (amostras independentes e dependentes); teste de hipótese para comparação de duas proporções e teste de hipótese para comparação de variâncias. 11) Análise de Variância: Estimação do modelo; tabela de análise de variância; intervalos de confiança para a diferença entre as médias; correção de Bonferroni; teste de homocedasticidade. 12) Regressão Linear Simples e Regressão Linear Múltipla: Estimação do modelo; interpretação dos parâmetros; tabela de análise de variância; intervalos de confiança para os parâmetros; R^2; análise dos resíduos.
BUSSAB, Wilton O., MORETTIN, Pedro A. Estatística básica. 5. Ed. São Paulo: Saraiva, 2006.DEVORE, Jay L Probabilidade e estatística para engenharia. São Paulo: Ed Thomson Pioneira, 2006.JOHNSON, Richard A.; WICHERN, Dean W. Applied multivariate statistical analysis. 5. ed. Upper- Saddle River: Prentice Hall, 2002.LARSON, Ron ; FARBER, Betsy. Estatística aplicada. São Paulo. Ed. Prentice Hall Brasil, 2010.HOFFMANN, R. Estatística para economistas. 4. ed. São Paulo: Pioneira, 2006.RYAN, Thomas. Estatística moderna para engenharia. São Paulo: Ed. Campus, 2009.RUNGER, George C.; MONTGOMERY, Douglas. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. São Paulo: Ed. LTC, 2009.