Estimação

6 Outubro 2025, 09:00 • 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 de aplicação e consolidação dos conceitos.

- Esclarecimento de dúvidas.

Conceitos Básicos: Estatística Descritiva e Estatística Inferencial

29 Setembro 2025, 09:00 • 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

22 Setembro 2025, 09:00 • Maria de Fátima Alves de Pina

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- Distribuição Normal. Definição e propriedades.

- Distribuição Normal Standard. Tabela e propriedades.

- 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.

- Resolução de exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.

- Esclarecimento de dúvidas.

Apresentação e Conceitos Básicos de Probabilidades

15 Setembro 2025, 09:00 • Maria de Fátima Alves de Pina

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- Apresentação e esclarecimento do funcionamento da unidade curricular.

- Definição do horário de atendimento: Segunda-feira, das 14h30 às 15h30, mediante marcação e confirmação prévia por email ou na aula do próprio dia.

- Noção de experiência. Espaço Amostral.

- Acontecimentos. Classificação, operações e propriedades.

- Noção de probabilidade de um acontecimento.

- Definição clássica e definição frequencista de probabilidade.

- Axiomática de Kolmogorov e propriedades das probabilidades.

- Probabilidade condicionada. Propriedades da Probabilidade Condicionada.

- Acontecimentos independentes.

- Noção de partição do espaço amostral.

- Teorema da probabilidade total.

- Teorema de Bayes.

- Resolução de exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.

- Esclarecimento de dúvidas.