Programa

Mestrado em Sistemas Integrados de Apoio à Decisão

Programa

1. Estatística descritiva: classificação de variáveis; medidas de tendência central (média, moda, mediana); medidas de tendência não central (quartis e percentis); medidas de dispersão (variância e desvio-padrão); distribuições de frequências e representações gráficas (histogramas, gráficos de barras e sectoriais, gráficos de perfil). Aplicações diversas em SPSS. 2. Conceitos da teoria das probabilidades: definições; axiomática; probabilidades condicionadas; teorema da probabilidade total e fórmula de Bayes. 3. Variáveis aleatórias uni e bidimensionais: função de probabilidade; função densidade; função de distribuição; cálculo de medidas em variáveis aleatórias discretas e contínuas (média, variância, desvio-padrão, covariância e correlação); funções de variáveis aleatórias. 4. Distribuições teóricas mais importantes: discretas (Uniforme, Bernoulli, Binomial, Binomial negativa, Poisson) e contínuas (Uniforme e Normal). 5. Conceitos básicos de amostragem e distribuições amostrais. 6. Estimação pontual e estimação por intervalos. Propriedades dos estimadores.