Sumários
Testes de Hipóteses: testes paramétricos e testes não paramétricos; Revisões
6 novembro 2026, 09:30 • Maria de Fátima Alves de Pina
- Teste t e teste de Mann-Whitney para duas amostras independentes.
- Anova a um factor
e teste de Kruskal-Wallis.
- Exemplos de aplicação dos conteúdos lecionados.
- Resolução de
exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.
- Resolução de
exercícios de revisão para o miniteste intercalar.
- Esclarecimento de
dúvidas.
Estimação e Testes de Hipóteses: testes paramétricos e testes não paramétricos
30 outubro 2026, 09:30 • Maria de Fátima Alves de Pina
- Intervalos de confiança para a média (conclusão).
- Intervalo de confiança para a proporção (conclusão).
- Introdução ao estudo de testes de hipóteses.
- Formulação de um teste de hipóteses.
- Conceitos básicos: hipótese nula, hipótese alternativa,
tipos de erros, região crítica e p-value.
- Noção de nível de significância.
- Noção de testes paramétricos e testes não paramétricos.
- Testes não paramétricos de normalidade.
- Teste t para uma
amostra.
- Resolução de
exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.
- Esclarecimento de
dúvidas.
Estimação
23 outubro 2026, 09:30 • Maria de Fátima Alves de Pina
- Intervalos de confiança para a média (continuação).
- Intervalo de confiança para a proporção (continuação).
- Determinação da dimensão da amostra.
- Resolução de
exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.
- Esclarecimento de
dúvidas.
Estimação
16 outubro 2026, 09:30 • Maria de Fátima Alves de Pina
- Resolução de exercícios sobre estimação pontual.
- Introdução ao estudo dos intervalos de
confiança.
- Noção de grau de confiança.
- Intervalos de confiança para diferentes parâmetros.
Propriedades.
- Intervalos de confiança para a média. Intervalo de
confiança para a proporção.
- Exemplos de aplicação dos conteúdos lecionados.
- Resolução de
exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.
- Esclarecimento de
dúvidas.
Estatística Descritiva e Estimação
9 outubro 2026, 09:30 • Maria de Fátima Alves de Pina
- 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.
- 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.
-
Exemplos de aplicação dos conteúdos lecionados.
- Resolução de
exercícios de aplicação e consolidação dos conceitos.
- Esclarecimento de
dúvidas.