PROGRAMA DE COMPONENTES CURRICULARES

UNIVERSIDADE FEDERAL DA BAHIA
S U PE RINT E NDÊ NCIA ACA DÊ MICA
S E CRE T ARIA GE R AL DOS CURS OS
PROGRAMA DE COMPONENTES
CURRICULARES
COM PO NEN TE CURRI CUL AR
CÓDIGO
NOM E
IAD159
MÉTODOS ESTATÍSTICOS
CARGA HORÁRIA
MÓDULO
T
P
E
TOTAL
T
P
E
68
00
00
68
40
00
00
SEMESTRE VIGENTE
2007.1
EM ENT A
Estatística Descritiva, Medidas de posição ou tendência central, Medidas de dispersão ou variação, Apresentação gráfica,
Apresentação tabular, Coeficiente de Assimetria, Coeficiente de Curtose, Introdução a Teoria das Probabilidades, Teorema
de Bayes, Variáveis Aleatórias, Modelos Probabilísticos Discretos, Modelos Probabilísticos Contínuos, Teorema Central do
Limite, Distribuições amostrais, Teoria da estimação, Intervalos de confiança, Teoria da decisão (Testes de hipótese),
Metodologia de um teste de hipótese, Teste do Qui-quadrado, Estatística não-paramétrica: uma introdução, introdução a
regressão linear simples e múltipla.
OBJ ET I VO S
Preparar os alunos no processo de tomada de decisão, através da teoria da estimação e teoria da decisão, envolvendo teste de
parâmetros de uma ou mais populações, e da avaliação e quantificação dos possíveis erros decorrentes do uso de dados
amostrais.
M ET ODOL OGI A
A ulas expositivas de carácter teóri co.
CONT E ÚDO P ROG RAM ÁT I CO
1. Estatística Descritiva
1.1. Introdução
1.1.1. Conceitos e definições básicas
1.1.2. Operador somatório
1.1.3. Propriedades do somatório
1.1.4. Operações com somatório
1.2. Medidas de posição ou tendência central
1.2.1. Média aritmética
1.2.1.1.
Propriedades da média
1.2.1.2.
Características e importância da média
1.2.2. Moda
1.2.2.1.
Propriedades da moda
1.2.2.2.
Características e importância da moda
1.2.3. Mediana
1.2.3.1.
Propriedades da mediana
1.2.3.2.
Características e importância da moda
1.2.4. Relações empíricas entre média, moda e mediana
1.3. Medidas de dispersão ou variação
1.3.1. Introdução
1.3.2. Amplitude
1.3.3. Desvio-médio absoluto
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1.3.4. Variância
1.3.4.1.
Propriedades da variância
1.3.5. Desvio padrão
1.3.5.1.
Propriedades do desvio-padrão
1.3.6. Coeficiente de variação de Pearson
1.4. Dados agrupados em classes
1.4.1. Introdução
1.4.2. Apresentação tabular
1.4.2.1.
Distribuições de freqüências
1.4.2.2.
Construção de uma distribuição de freqüência
1.4.2.3.
Freqüência absoluta
1.4.2.4.
Freqüência relativa
1.4.2.5.
Freqüência relativa percentual
1.4.2.6.
Freqüência acumulada absoluta
1.4.2.7.
Freqüência acumulada relativa
1.4.2.8.
Freqüência acumulada relativa percentual
1.4.3. Apresentação gráfica
1.4.3.1.
Histogramas
1.4.3.2.
Polígono de freqüências
1.4.3.3.
Ogiva crescente e decrescente
1.4.3.4.
Gráfico de setores (pizza)
1.4.4. Medidas de posição central para dados agrupados em classes
1.4.4.1.
Hipótese tabular básica
1.4.4.2.
Média para dados agrupados em classes
1.4.4.3.
Moda para dados agrupados em classes
1.4.4.3.1.
Moda bruta
1.4.4.3.2.
Moda de Czuber
1.4.4.4.
Mediana para dados agrupados em classes
1.4.5. Medidas de dispersão para dados agrupados em classes
1.4.5.1.
Variância para dados agrupados em classes
1.4.5.2.
Desvio-padrão para dados agrupados em classes
1.4.6. Medidas separatrizes (Quantis)
1.4.6.1.
Quartil
1.4.6.2.
Decil
1.4.6.3.
Percentil
1.4.7. Momentos
1.4.8. Coeficiente de Assimetria
1.4.9. Coeficiente de Curtose
2. Introdução a Teoria das Probabilidades
2.1. Introdução
2.1.1. Teoria dos conjuntos
2.1.1.1.
Partição de um espaço amostral
2.1.2. Probabilidade: definição axiomática
2.1.3. Eventos equiprováveis
2.1.4. Probabilidade Condicional e Independência Estocástica
2.1.4.1.
Definições
2.1.4.2.
Probabilidade condicional
2.1.4.3.
Independência estocástica
2.1.5. Teorema de Bayes
2.1.5.1.
Teorema da probabilidade total
2.2. Variáveis Aleatórias
2.2.1. Introdução
2.2.2. Variável Aleatória Discreta
2.2.3. Distribuição de probabilidades e função distribuição acumulada
2.2.4. Variável Aleatória Contínua
2.2.5. Função densidade de probabilidade e função distribuição acumulada
2.3. Modelos Probabilísticos Discretos
2.3.1. Introdução
2.3.2. Distribuição de Bernoulli
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3.
4.
5.
6.
7.
8.
2.3.3. Distribuição Binomial
2.3.4. Distribuição de Poisson
2.3.5. Distribuição Uniforme Discreta
2.4. Modelos Probabilísticos Contínuos
2.4.1. Introdução
2.4.2. Distribuição Uniforme
2.4.3. Distribuição Normal
2.4.3.1.
Características da distribuição Normal
2.4.3.2.
Distribuição Normal reduzida ou padronizada
Teorema Central do Limite
Distribuições amostrais
Teoria da estimação
5.1. Estimação pontual
5.2. Introdução
5.3. Propriedades dos estimadores
5.3.1. Não-tendenciosidade
5.3.2. Consistência
5.3.3. Eficiência
5.4. A distribuição do Qui-quadrado
5.5. A distribuição t-student
5.6. A distribuição F de Snedecor
5.7. Intervalos de confiança
5.7.1. Introdução
5.7.2. Intervalos de confiança para a média populacional .
5.7.2.1.
Variância conhecida
5.7.2.2.
Variância desconhecida
5.7.3. Intervalos de confiança para a variância populacional 2
5.7.4. Diferenças entre duas médias populacionais (1-2).
5.7.4.1.
Variância conhecida
5.7.4.2.
Variância desconhecida
5.7.5. Intervalos de confiança para a variância populacional  2/ 2
5.7.6. Intervalos de confiança para proporção populacional
5.7.6.1.
Amostras pequenas (n<30)
5.7.6.2.
Amostras grandes (n>30)
5.7.7. Intervalos de confiança para diferença de proporções
Teoria da decisão (Testes de hipótese)
6.1. Metodologia de um teste de hipótese
6.2. Tipos de erros
6.3. Tipos de testes
6.4. Algoritmo para a realização de um teste de hipótese
6.5. Estatísticas apropriadas para os testes de hipóteses
6.6. Teste do Qui-quadrado
6.6.1. Teste de aderência
6.6.2. Teste de independência
Estatística não-paramétrica: uma introdução
Regressão linear
8.1. Introdução
8.2. Regressão linear simples
8.2.1. Correlação linear
8.2.2. Modelo de regressão linear simples
8.2.3. Estimação e interpretação dos parâmetros
8.2.4. Intervalos de confiança e predição
8.2.5. Análise de resíduos
8.2.6. Transformações para a aplicação de regressão linear
8.3. Regressão linear múltipla
8.3.1. Modelo de regressão linear múltipla
8.3.2. Estimação e interpretação dos parâmetros
8.4. Intervalos de confiança e predição
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BI BL I OGR AFI A
Básica
1. DEVORE, J. L. Probabilidade e estatística para engenharia e ciências. Editora: Thompson.
2. FREUND John E.; SIMON , Gary A . Estatística Aplicada. 9. ed. Porto Alegre: Bookman, 2000.
3. JAMES, B. Probabilidade: um curso em nível intermediário. IMPA (2002).
4. MEYER, P.L. Probabilidade, aplicações á estatística. Tradução de Ruy C. B. Lourenço Filho, (ENCE/IBGE), Rio de
Janeiro, R.J., 1984.
5. MORETTIN, L. G. Estatística Básica: Inferência - Volume 2 - 2000. ISBN: 8534611084. Editora PEARSON EDUCATION
DO BRASIL
6. TRIOLA, M. F. Introdução e estatística. Editora LTC, 10ª edição.
Comp lemen tar
1. BUSSAB, Wilton O., MORETTIN, Pedro A. Estatística Básica. São Paulo: Editora Saraiva, 5ed, 2002.
2. MURRAY, R. S. Probabilidade e estatística. Editora: Makron Books.
3. TOLEDO, Geraldo Luciano, OVALLE, Ivo Izidoro. Estatística Básica. 2ed. São Paulo: Editora Atlas, 1994.
4. SIDNEY S. Estatística não-paramétrica para ciências do comportamento. Editora: Artmed
5. VIEIRA, S., HOFFMANN, R. Análise de Regressão. Editora: Hucitec
Assinatura e Carimbo do Coordenador da Coord. Geral dos
Núcleos Acadêmicos
Programa aprovado em reunião plenária do dia 15/12/2010
Instituto de Ciências Ambientais e Desenvolvimento Sustentável
Assinatura e Carimbo do Coordenador do Curso
Programa aprovado em reunião plenária do dia ____/____/____
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