SUMÁRIO

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SUMÁRIO
CAPÍTULO 1 – MEDIDAS DE POSIÇÃO E DISPERSÃO
1.1 Introdução
1.2 Medidas de tendência central ou de posição
1.2.1 Média (a média aritmética é denotada como )
1.2.2 Mediana
1.2.3 Moda
1.2.4 Quartis
1.2.5 Boxplots
1.2.6 Diagramas de Ramos e Folhas
1.3 Medidas de dispersão
1.3.1 Amplitude
1.3.2 Desvio médio
1.3.3 Variância e desvio-padrão
1.3.4 Coeficiente de variação (CV)
1.3.5 Variância relativa (VR)
1.4 Número índice
1.4.1 Número índice simples
1.4.2 Número índice composto
Questões resolvidas
Questões de concursos
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CAPÍTULO 2 – NOÇÕES DE PROBABILIDADE
2.1 Experimentos aleatórios
2.2 Espaço amostral (S ou Ω)
2.3 Evento (E)
2.4 Definição clássica de probabilidade
2.5 Teorema da soma
2.6 Probabilidade condicional
2.7 Eventos independentes
2.8 Teorema de Bayes
Questões resolvidas
Questões de concursos
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CAPÍTULO 3 – VARIÁVEL ALEATÓRIA
3.1 Definição
3.2 Variável aleatória discreta (V.A.D.)
3.2.1 Função de probabilidade de uma V.A.D.
3.2.2 Função de distribuição de probabilidade para V.A.D.
3.3 Variável aleatória contínua (V.A.C.)
3.3.1 Função probabilidade de uma V.A.C.
3.3.2 Função de distribuição de probabilidade para V.A.C.
3.4 Distribuições conjuntas de duas variáveis aleatórias X e Y
3.5 Medidas de posição
3.5.1 Esperança matemática ou expectância
3.6 Medidas de dispersão
3.6.1 Variância
3.6.2 Desvio-padrão (σ (X))
3.6.3 Coeficiente de variação (CV)
3.6.4 Covariância
3.6.5 Coeficiente de correlação de Pearson (ρ ou r)
3.7 Desigualdade de Tchebychev
Questões resolvidas
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CAPÍTULO 4 – DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE DISCRETA
4.1 Distribuição de Bernoulli
4.2 Distribuição binomial
4.3 Distribuição de Poisson ou dos eventos raros
4.4 Distribuição hipergeométrica
Questões resolvidas
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CAPÍTULO 5 – DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE CONTÍNUA
5.1 Distribuição uniforme ou retangular
5.1.1 Função distribuição de probabilidade
5.2 Distribuição exponencial
5.2.1 Função distribuição de probabilidade
5.3 Distribuição normal ou gaussiana
5.3.1 Função densidade de probabilidade
5.3.2 Características da distribuição normal
5.3.3 Distribuição normal padronizada
5.3.4 Teorema do limite central
5.4 Aproximação pela normal
5.4.1 Aproximação da binomial pela normal
5.4.2 Aproximação de Poisson pela normal
Questões resolvidas
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CAPÍTULO 6 – NOÇÕES DE AMOSTRAGEM E ESTIMAÇÃO
6.1 Tipos de amostragem
6.1.1 Probabilística
6.1.2 Não probabilística
6.2 Tipos de estimação
6.2.1 Propriedade de um estimador
6.3 Estimativa de máxima verossimilhança (EMV)
6.3.1 Noções de derivada
6.4 Distribuição por amostragem
6.4.1 Distribuição por amostragem da média
6.4.2 Distribuição por amostragem da proporção (P ou F)
Questões resolvidas
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CAPÍTULO 7 – INTERVALO DE CONFIANÇA
7.1 Intervalo de confiança para a média populacional µ
7.1.1 Com a variância (σ2) conhecida
7.1.2 Com a variância (σ2) desconhecida e n ≤ 30
7.2 Intervalo de confiança para proporções
7.3 Intervalo de confiança para a variância populacional (σ2)
Questões resolvidas
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CAPÍTULO 8 – TESTE DE HIPÓTESE
8.1 Definições
8.2 Erros do tipo I e erros do tipo II
8.3 Tipos de testes
8.3.1 Teste bilateral
8.3.2 Teste unilateral à direita
8.3.3 Teste unilateral à esquerda
8.4 Utilizaremos a distribuição normal ou t-Student?
8.5 Roteiro para o cálculo do teste de hipótese
8.6 Probabilidade de significância ou nível descritivo (p-valor ou p-value)
8.7 Cálculo do poder do teste
8.8 Teste do Qui-quadrado
8.8.1 Teste de adequação do ajustamento
8.8.2 Também temos um roteiro para o teste do Qui-quadrado, similar ao que foi visto
anteriormente
8.8.3 Tabelas de contingência e teste de independência
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CAPÍTULO 9 – CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
9.1 Correlação
9.1.1 Diagrama de dispersão
9.1.2 Coeficiente de correlação amostral
9.1.3 Propriedade
9.2 Regressão linear
Questões resolvidas
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CAPÍTULO 10 – ANÁLISE DE VARIÂNCIA
10.1 Introdução
10.2 Procedimentos para a análise de variância
10.2.1 Estatística de teste F de Fisher-Snedecor
10.3 Tabela ou quadro de análise de variância (ANOVA)
10.4 Regressão linear simples
Questões resolvidas
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REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ANEXOS
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