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5. Descrição do Conteúdo/Unidades 5.1. Carga Horária Unid. 1: Amostragem, Estatística Descritiva e Fundamentos de Probabilidade 1.A. Introdução à Estatística na Engenharia Ramos da Estatística; Coleta de dados; Modelagem de problemas de Engenharia; O método científico, a aleatoriedade e o pensamento estatístico. 1.B. Amostragem e Estatística Descritiva Noções e conceitos básicos; Medidas de localização (tendência central); Medidas de dispersão; Métodos gráficos em Estatística Descritiva; 1.C. Fundamentos de Probabilidade Relações da Teoria de Conjuntos; Conceito de espaço amostral e eventos; Técnicas de contagem; Definições de Probabilidade e suas interpretações, axiomas e propriedades; Regras da adição e da multiplicação; Probabilidade condicional e Independência de eventos; Regra da Probabilidade Total e Teorema de Bayes; Unidade 2: Variáveis Aleatórias 2.A. Variáveis Aleatórias Discretas Definições, aplicações e exemplos; Função de Probabilidade; Função distribuição acumulada; Valor esperado e variância; Distribuições discretas: Uniforme, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa e de Poisson. 2.B. Variáveis Aleatórias Contínuas Definições, aplicações e exemplos; Função densidade de probabilidade; Função distribuição acumulada; Valor esperado e variância; Distribuições contínuas: Uniforme, Normal, Exponencial; Aproximações da distribuição Normal pela Binomial e Poisson; Desigualdade de Chebyshev. 2.C. Distribuições de Probabilidade Conjuntas Distribuições conjuntas e distribuições marginais; Média e variância marginais usando distribuições conjuntas; Distribuições condicionais e independência de variáveis aleatórias; Covariância, correlação e independência; Funções e transformações de variáveis aleatórias; Geração de números aleatórios. Unidade 3: Estimação de Parâmetros 3.A. Estimadores Pontuais Distribuições amostrais e o Teorema do limite central; Estimadores pontuais de parâmetros e propriedades; Método dos momentos e da máxima verossimilhança. 3.B. Intervalos de Confiança Intervalos de confiança para a média, variância e proporção de uma população; Intervalos de confiança para a diferença das médias de duas populações; Intervalos de predição e de tolerância; 3.C. Testes de Hipóteses com uma amostra Testes de hipóteses com uma amostra para a média, variância e proporção de uma população; Testes de hipóteses com uma amostra para a diferença das médias de duas populações; Unidade 4: Regressão Linear Simples e Múltipla 4.A. Regressão Linear Simples Modelos empíricos; Regressão linear simples pelo método dos mínimos quadrados; Testes de hipóteses e intervalos de confiança na regressão linear simples; 4.B. Regressão Linear Múltipla Modelo de Regressão linear múltipla; Abordagem matricial pelo método dos mínimos quadrados. BALANÇO HORÁRIO AULAS : 28 x 2 h.a. = 56 h.a. PROVAS 4 x 2 h.a. = 08 h.a. TOTAL 64 h.a. 16 h.a. 16 h.a. 16 hs 08 h.a.

Ementa disciplina de Estatística

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Ementa disciplina de Estatística. Seleção bolsista. CT 2012

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Page 1: Ementa disciplina de Estatística

5. Descrição do Conteúdo/Unidades 5.1. Carga Horária

Unid. 1: Amostragem, Estatística Descritiva e Fundamentos de Probabilidade 1.A. Introdução à Estatística na Engenharia Ramos da Estatística; Coleta de dados; Modelagem de problemas de Engenharia; O método científico, a aleatoriedade e o pensamento estatístico.

1.B. Amostragem e Estatística Descritiva Noções e conceitos básicos; Medidas de localização (tendência central); Medidas de dispersão; Métodos gráficos em Estatística Descritiva;

1.C. Fundamentos de Probabilidade Relações da Teoria de Conjuntos; Conceito de espaço amostral e eventos; Técnicas de contagem; Definições de Probabilidade e suas interpretações, axiomas e propriedades; Regras da adição e da multiplicação; Probabilidade condicional e Independência de eventos; Regra da Probabilidade Total e Teorema de Bayes; Unidade 2: Variáveis Aleatórias 2.A. Variáveis Aleatórias Discretas Definições, aplicações e exemplos; Função de Probabilidade; Função distribuição acumulada; Valor esperado e variância; Distribuições discretas: Uniforme, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa e de Poisson.

2.B. Variáveis Aleatórias Contínuas Definições, aplicações e exemplos; Função densidade de probabilidade; Função distribuição acumulada; Valor esperado e variância; Distribuições contínuas: Uniforme, Normal, Exponencial; Aproximações da distribuição Normal pela Binomial e Poisson; Desigualdade de Chebyshev.

2.C. Distribuições de Probabilidade Conjuntas Distribuições conjuntas e distribuições marginais; Média e variância marginais usando distribuições conjuntas; Distribuições condicionais e independência de variáveis aleatórias; Covariância, correlação e independência; Funções e transformações de variáveis aleatórias; Geração de números aleatórios. Unidade 3: Estimação de Parâmetros 3.A. Estimadores Pontuais Distribuições amostrais e o Teorema do limite central; Estimadores pontuais de parâmetros e propriedades; Método dos momentos e da máxima verossimilhança.

3.B. Intervalos de Confiança Intervalos de confiança para a média, variância e proporção de uma população; Intervalos de confiança para a diferença das médias de duas populações; Intervalos de predição e de tolerância;

3.C. Testes de Hipóteses com uma amostra Testes de hipóteses com uma amostra para a média, variância e proporção de uma população; Testes de hipóteses com uma amostra para a diferença das médias de duas populações; Unidade 4: Regressão Linear Simples e Múltipla 4.A. Regressão Linear Simples Modelos empíricos; Regressão linear simples pelo método dos mínimos quadrados; Testes de hipóteses e intervalos de confiança na regressão linear simples;

4.B. Regressão Linear Múltipla Modelo de Regressão linear múltipla; Abordagem matricial pelo método dos mínimos quadrados. BALANÇO HORÁRIOAULAS

: 28 x 2 h.a. = 56 h.a.

PROVAS 4 x 2 h.a. = 08 h.a. TOTAL 64 h.a.

16 h.a.

16 h.a.

16 hs

08 h.a.