Dados Gerais do Componente Curricular
| Tipo do Componente Curricular: |
MÓDULO |
| Unidade Responsável: |
COORDENAÇÃO DO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MODELAGEM MATEMÁTICA E COMPUTACIONAL - NG (11.52.10) |
| Código: |
PPGMMC0033 |
| Nome: |
ESTATÍSTICA |
| Carga Horária Teórica: |
60 h. |
| Carga Horária Prática: |
0 h. |
| Carga Horária de Ead: |
0 h. |
| Carga Horária Total: |
60 h. |
| Pré-Requisitos: |
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| Co-Requisitos: |
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| Equivalências: |
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| Excluir da Avaliação Institucional: |
Não |
| Matriculável On-Line: |
Sim |
| Horário Flexível da Turma: |
Não |
| Horário Flexível do Docente: |
Sim |
| Obrigatoriedade de Nota Final: |
Sim |
| Pode Criar Turma Sem Solicitação: |
Não |
| Necessita de Orientador: |
Não |
| Exige Horário: |
Sim |
| Permite CH Compartilhada: |
Não |
| Quantidade de Avaliações: |
1 |
| Ementa/Descrição: |
Tratamento de dados experimentais: medição, sumarização estatística, apresentação e interpretação de dados experimentais; Métricas apropriadas para as questões buscadas pela pesquisa em ciência experimental; Apresentação Gráfica de dados Experimentais: Tipos de variáveis; Regras praticas para apresentação de gráficos e Erros comuns nos gráficos; Revisão de probabilidade e sumarização de dados medidos: – Algebra de eventos, espaços amostrais; – Probabilidade, probabilidade condicional; – Independência de eventos, regra de Bayes, teorema da probabilidade total – Variáveis aleatórias, funções de probabilidade; Media, mediana, moda, variância, desvio padrão, covariância; Distribuições comuns de variáveis aleatórias discretas e continuas; Intervalos de confiança; Comparação de Sistemas Usando Dados de Amostragem e Intervalos de Confiança: Intervalos de confiança para a media da amostra; As distribuições amostrais ; Testes para media zero; Testes para comparação de duas alternativas e de proporções; Testes de hipóteses; Intervalos de Confiança ; Modelos de Regressão: – Estimativas de parâmetros de modelos; – Desvio padrão de erros; – Intervalos de confiança para regressões e predições; – Testando independência e linearidade; Regressão linear múltipla, analisa da variância, F-Test. |
| Referências: |
- JOHNSON, R. A. , WICHERN, D. W. Applied multivariate statistical analysis. 4 ed. New Jersey. Prentice Itall Inc. 1998.
- HAIR, Joseph F. et al. Multivariate data analysis.
- Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall, 2006.
BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR: - KUTNER, Michael H.; NACHTSHEIM, Chris; NETER, John. Applied linear regression models. McGraw-Hill/Irwin, 2004.
- MINGOTI, Sueli Aparecida. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Editora UFMG, 2005.
- GUJARATI, Damodar N.; PORTER, Dawn C. Econometria Básica-5. McGraw Hill Brasil, 2011.
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