Apresentação Plano de Curso (05/03/2018 - 05/03/2018)
PLANO DE ENSINO DE DISCIPLINA
1. OBJETIVO
Este curso é uma introdução a estatística aplicada e à análise de dados. Tem como objetivo complementar os conhecimentos estatísticos do aluno necessário às atividades de pesquisa e planejamento. Assim, o curso espera desenvolver nos alunos a capacidade de formular hipóteses importantes e testá-las para responder às questões de investigação; de selecionar as técnicas estatísticas descritivas e inferencials adequadas e comunicar efetivamente os resultados de análises através da interpretação e apresentação dos resultados.
2. EMENTÁRIO
- Variável Aleatória e Distribuições Teóricas de Probabilidade
- Amostragem e Distribuição Amostral
- Estimação Estatística e Testes de Hipóteses
- Análise de Regressão e Correlação
- Números Índices
- Programação Linear e Solver
3. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO:
3.1. VARIÁVEL ALEATÓRIA (4hs)
3.1.1. Introdução Geral
3.1.2. Acontecimento ou Evento Aleatório
3.1.3. Esperança Matemática de uma variável aleatória
3.1.4. Variância e Desvio Padrão de uma variável aleatória
3.1.5. Propriedades da média e da variância
3.2. DISTRIBUIÇÕES TEÓRICAS DE PROBABILIDADE (8hs)
3.2.1. Definição
3.2.2. Modelos Discretos
3.2.2.1.Binomial
3.2.2.2.Poisson
3.2.3. Modelos Contínuos
3.2.3.1.Normal
3.2.3.2. Student (t)
3.2.3.3. Qui-quadrado (x2)
3.3. AMOSTRAGEM E DISTRIBUIÇÃO AMOSTRAL (08 hs)
3.3.1. Definição e Objetivo
3.3.2. A precisão e os erros
3.3.3. Tipos de Amostragem
3.3.4. Distribuição por Amostra das principais características: média-variância
3.3.5. Teorias de Amostragens: determinação do tamanho da amostra - processos de seleção
3.4. ESTIMAÇÃO ESTATÍSTICA E TESTES DE HIPÓTESES (12hs)
3.4.1. Introdução
3.4.2. Métodos de estimação
3.4.3. Intervalo de confiança para média, variância, proporção
3.4.4. Testes estatísticos: definição, hipóteses e tipos de erro
3.4.5. Testes de Significância para os principais parâmetros: media, variância, proporção
3.5. ANÁLISE DE REGRESSÃO E CORRELAÇÃO (12hs)
3.5.1. Introdução
3.5.2. Relação entre variáveis
3.5.3. Correlação Linear Simples
3.5.4. Análise de regressão simples: modelo linear, estimadores dos parâmetros (métodos dos mínimos quadrados),
3.5.5. O poder explicativo do modelo
3.6. NUMEROS ÍNDICES (08 hs)
3.6.1.Introdução
3.6.2. Números Índices: relativos de preços e de quantidade
3.6.3. Índices agregativos ponderados;
3.6.4. Outros Índices Publicados
3.6.5. Deflator de poder aquisito;
3.7. PROGRAMAÇÃO LINEAR E SOLVER (08hs)
3.7.1. Conceito
3.7.2. Tipos de Programação Linear
3.7.3. Aplicação de calculo matricial
3.7.4. Aplicação do Solver na contabilidade
3.7.5. Otimização e Solver
4. BIBLIOGRAFIA:
BUSSAB, Wilton O. & MORETTIN, Pedro A. Estatística Básica: métodos quantitativos. São Paulo: Atual. 1987
CAMPOS, Paulo Henrique Borges de e AZEVEDO, Amilcar Gomes. Estatística Básica. São Paulo: Livros Técnicos e Científicos. 1981.
COSTA NETO, Pedro de Oliveira. Estatística. São Paulo: Atlas. 1996.
FONSECA, Jairo Simon, MARTINS, Gilberto de Andrade. Curso de Estatística. São Paulo: Atlas. 1996
FONSECA, Jairo Simon, MARTINS, Gilberto de Andrade & TOLEDO, Geraldo Luciano - Estatística Aplicada. São Paulo: Atlas. 1995
KAZMIER, Leonardo J. Estatística Aplicada à Economia e Administração. São Paulo: McGrawl-Hill do Brasil. 1982
MARTINS, G. Andrade e DORAINE Denis. Princípios de Estatística. São Paulo: Atlas. 1996
MEYER, Paul L. Probalidade – Aplicação à Estatística. São Paulo: Atlas. 1995
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. 1981.
FREUD, J. E e Simon G.A. Estatística Aplicada. Porto Alegre: Bookman
GOLDBARG, M.C. Lima, H. P. L. Otimimização Combinatória e Programação Linear. Editora Campus.
