Estimação e acompanhamento do Projeto/Trabalho de Grupo

25 Março 2026, 14:00 • Maria de Fátima Alves de Pina

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-  Introdução ao estudo dos intervalos de confiança.

- Noção de grau de confiança.

- Intervalos de confiança para diferentes parâmetros. Propriedades.

- Acompanhamento e feedback da fase 2 do projeto/trabalho de grupo.

- Exemplos de aplicação dos conteúdos lecionados.

- Resolução de exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.

- Resolução de exercícios de revisão para o mini-teste intercalar.

- Esclarecimento de dúvidas.

Estimação

18 Março 2026, 14:00 • Maria de Fátima Alves de Pina

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- Noção de amostra aleatória simples.

- Estimação pontual: noção de parâmetros, estatísticas, estimador e estimativa.

- Propriedades dos estimadores.

- Estimador centrado. Conceito e propriedades.

- Estimador mais eficiente.

- Resolução de exercícios sobre estimação pontual.

- Resolução de exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.

- Esclarecimento de dúvidas.

Conceitos Básicos: Estatística Descritiva e Estatística Inferencial

11 Março 2026, 14:00 • Maria de Fátima Alves de Pina

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- Conceitos de estatística descritiva e inferencial, população, amostra, indivíduo, variável, modalidades.

- Classificação de variáveis. Variável quantitativa (discreta e contínua), variável qualitativa (nominal e ordinal). Codificação de variáveis qualitativas.

- Quadros de frequências e representações gráficas. Agrupamento de dados em classes. Critério da raiz, critério da potência e Regra de Sturges.

- Medidas de estatística descritiva.

- Medidas de tendência central e de tendência não central. Medidas de dispersão.

- Medidas de assimetria. Medidas de achatamento.

- Bibliotecas Python para análise exploratória de dados e aplicações.

- Resolução de exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.

- Esclarecimento de dúvidas.

Conceitos Básicos: Distribuição Normal e t-Student

4 Março 2026, 14:00 • Maria de Fátima Alves de Pina

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- Distribuição Normal no Python. Aplicações.

- Estabilidade da Lei Normal e Teorema do Limite Central.

- Distribuição t-Student. Definição, tabela e propriedades.

- Distribuição t-Student no Python.

- Exemplos de aplicação dos conceitos lecionados.

- Resolução de exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.

- Esclarecimento de dúvidas.

Conceitos Básicos: Probabilidades, Distribuição Normal

11 Fevereiro 2026, 14:00 • Maria de Fátima Alves de Pina

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- Probabilidade condicionada.

- Propriedades da Probabilidade Condicionada.

- Acontecimentos independentes.

- Noção de partição do espaço amostral.

- Teorema da probabilidade total.

- Teorema de Bayes.

- Distribuição Normal. Definição e propriedades.

- Distribuição Normal Standard. Tabela e propriedades.

- Resolução de exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.

- Esclarecimento de dúvidas.