1. 1.    OBJETIVOS:

1.1.        Objetivo Geral

O objetivo da disciplina é desenvolver os conceitos principais da estatística para análise de dados sócio-econômicos e, ainda, apresentar a análise de regressão como introdução ao estudo da econometria.

1.2.        Objetivos Específicos

A disciplina tem como objetivos específicos preparar o aluno com o ferramental estatístico para descrever dados sócio-econômicos e realizar análises estatísticas de correlação e de regressão. Um objetivo adicional é a apresentação de uma ferramenta ou pacote computacional de análise estatística que permita ao aluno praticar e utilizar o conhecimento adquirido na disciplina.

1. 2.     EMENTÁRIO:

- Distribuição teórica de probabilidade

- Modelos discretos e contínuos

- Teorias de amostragem

- Estimação Estatística

- Testes estatísticos

- Análise de regressão

- Correlação

1. 3.     CONTEÚDO PROGRAMÁTICO:

1. NOÇÕES DE PROBABILIDADE

1.1. Introdução

              1.1.1. Experiências aleatórias

              1.1.2. Acontecimentos ou evento elementar

              1.1.3. Variável aleatória

              1.1.4. Acontecimento ou evento aleatório

1.2. Probabilidade

1.2.1. Definições

1.2.2. Axiomas

1.2.3. Teoremas

1.2.4. Esperança Matemática de uma variável aleatória

1.2.5. Variância e desvio padrão de uma variável aleatória

1.2.6. Propriedades da média e da variância

02. DISTRIBUIÇÕES TEÓRICAS DE PROBABILIDADE

2.1. Introdução Geral

2.2. Definição

2.3. Modelos Discretos

2.3.1. Binomial

2.3.2. Poisson

2.4. Modelos Contínuos

2.4.1. Normal

2.4.2. Studant (t)

2.4.3. Qui-quadrado (x²)

3. AMOSTRAGEM..............................................10 H

     3.1. Definição e objetivo

     3.2. A precisão e os erros

     3.3. Tipos de Amostragem

     3.4. Amostra aleatória simples

     3.5. Distribuição por Amostra das principais  características: média-variância

     3.6. Teorias de Amostragens: determinação do tamanho da amostra - processos de seleção

4. ESTIMAÇÃO ESTATÍSTICA...................................08 H

     4.1. Introdução

     4.2. Métodos de estimação e intervalo de confiança

     4.3. Testes estatísticos: definição, hipóteses e tipos de erro.Principais Testes de Hipóteses

05. ANÁLISE DE CORRELAÇÃO (06 H)

5.1. Introdução

5.2. Relação entre variáveis

5.3. Correlação Linear Simples

6. ANÁLISE DE REGRESSÃO....................................12 H

     6.1. Introdução

     6.2. Análise de regressão simples: modelo linear, estimadores dos parâmetros (métodos dos mínimos quadrados), coeficientes de determinação, correlação, testes de hipóteses, análise de variância, modelo linear, formas de equações de regressão usuais. 

     6.3. Análise de regressão múltipla: modelo linear, estimadores de mínimo quadrado, coeficiente de correlação múltipla, testes de hipóteses, modelo não linear

1. 4.     BIBLIOGRAFIA:

HOFFMANN, Rodolfo. Estatística para Economistas. São Paulo: Thonson Learning, 2006.

WOOLDRIDGE, J.M. Introdução à econometria: uma abordagem moderna. Rio de Janeiro: Thomson, 2007.

GUJARATI, Damodar N. Econometria Básica. Rio de Janeiro: Elsevier, 2006.

BUSSAB, Wilton O. & MORETTIN, Pedro A. Estatística Básica: métodos quantitativos. São Paulo: Atual. 1997

CAMPOS, Paulo Henrique Borges de e AZEVEDO, Amilcar Gomes. Estatística Básica. São Paulo: Livros Técnicos e Científicos. 1991.

COSTA NETO, Pedro de Oliveira. Estatística. São Paulo: Atlas. 1996.

FONSECA, Jairo Simon,  MARTINS, Gilberto de Andrade - Curso de Estatística. São Paulo: Atlas. 2001

FONSECA, Jairo Simon,  MARTINS, Gilberto de Andrade & TOLEDO, Geraldo Luciano -  Estatística Aplicada. São Paulo: Atlas. 2005

KAZMIER, Leonardo J. - Estatística Aplicada à Economia e Adminis­tração. São Paulo: McGrawl-Hill do Brasil. 1992

MARTINS, G. Andrade e DORAINE Denis -  Princípios de Estatística. São Paulo: Atlas. 1996

MILONE, Giuseppe, ANGELINI, Flávio.  Estatística Aplicada: números – índice, regressão e correlação, séries temporais. São Paulo: Atlas. 1995

MORETTIN, Luiz Gonzaga.  Estatística Básica. São Paulo: F.C.A. 1992

SILVA, Ermes Medeiros et. al. Estatística para os Cursos de Economia, Administração e Ciências Contábeis. São Paulo: Atlas. 1997.

STEVENSON, Williamm J. Estatística Aplicada à Administração. São Paulo: Harbra. 2003.

NOÇÕES DE PROBABILIDADE

1.1. Introdução

              1.1.1. Experiências aleatórias

              1.1.2. Acontecimentos ou evento elementar

              1.1.3. Variável aleatória

              1.1.4. Acontecimento ou evento aleatório

1.2. Probabilidade

1.2.1. Definições

1.2.2. Axiomas

1.2.3. Teoremas

1.2.4. Esperança Matemática de uma variável aleatória

1.2.5. Variância e desvio padrão de uma variável aleatória

1.2.6. Propriedades da média e da variância

02. DISTRIBUIÇÕES TEÓRICAS DE PROBABILIDADE

2.1. Introdução Geral

2.2. Definição

2.3. Modelos Discretos

2.3.1. Binomial

2.3.2. Poisson

2.4. Modelos Contínuos

2.4.1. Normal

2.4.2. Studant (t)

2.4.3. Qui-quadrado (x²)

3. AMOSTRAGEM..............................................10 H

     3.1. Definição e objetivo

     3.2. A precisão e os erros

     3.3. Tipos de Amostragem

     3.4. Amostra aleatória simples

     3.5. Distribuição por Amostra das principais  características: média-variância

     3.6. Teorias de Amostragens: determinação do tamanho da amostra - processos de seleção

4. ESTIMAÇÃO ESTATÍSTICA...................................08 H

     4.1. Introdução

     4.2. Métodos de estimação e intervalo de confiança

feriado

Testes estatísticos: definição, hipóteses e tipos de erro.Principais Testes de Hipóteses

ANÁLISE DE CORRELAÇÃO (06 H)

5.1. Introdução

5.2. Relação entre variáveis

5.3. Correlação Linear Simples

6. ANÁLISE DE REGRESSÃO....................................12 H

     6.1. Introdução

     6.2. Análise de regressão simples: modelo linear, estimadores dos parâmetros (métodos dos mínimos quadrados), coeficientes de determinação, correlação, testes de hipóteses, análise de variância, modelo linear, formas de equações de regressão usuais. 

     6.3. Análise de regressão múltipla: modelo linear, estimadores de mínimo quadrado, coeficiente de correlação múltipla, testes de hipóteses, modelo não linear