Programa

1. Introdução. Exemplos de problemas do âmbito da Estatística. Estatística descritiva e Estatística indutiva. (Capítulo 1)^*
2. Organização de dados. Distribuições de frequências e sua representação gráfica. (2.1, 2.2)
3. Medidas de localização e de dispersão. (2.3)

1. Experiências aleatórias. Espaço de resultados. Acontecimentos. (3.2, 3.3)
2. Noção de probabilidade. Interpretações frequencista e subjectivista. Axiomas e teoremas decorrentes. (3.1, 3.4, 3.5)
3. Probabilidade condicionada. (3.6)
4. Teoremas da probabilidade composta e da probabilidade total. Teorema de Bayes. (3.7)
5. Acontecimentos independentes. (3.8)

1. Variáveis aleatórias e seus tipos. (4.1, 4.2)
2. Variáveis aleatórias discretas. Função (massa) de probabilidade. (4.2)
3. Valor esperado e algumas das suas propriedades. (4.4, 4.5)
4. Variância e algumas das suas propriedades. (4.6)
5. Distribuição uniforme discreta. (3.5)
6. Distribuição binomial. (5.1)
7. Distribuição geométrica. (Exercício 5.20)
8. Distribuição hipergeométrica. (5.3)
9. Distribuição de Poisson. (5.2)

1. Variáveis aleatórias contínuas. Função densidade de probabilidade e função de distribuição. (4.1, 4.2)
2. Valor esperado e variância duma variável aleatória contínua. (4.5, 4.6)
3. Distribuição uniforme contínua. (5.4)
4. Distribuição normal. (5.5)
5. Distribuição exponencial. (5.6)

1. Duas variáveis aleatórias discretas. Distribuições conjuntas, marginais e condicionais. Independência. (4.3)
2. Duas variáveis aleatórias contínuas. Distribuições conjuntas, marginais e condicionais. Independência. (4.3)
3. Covariância e correlação. Propriedades. (4.7)
4. Desigualdade de Chebychev. (4.9) (Excepto LEQ, LEBiol, LQ)
5. Erros e propagação de erros. (Só para LEQ, LEBiol e LQ)
6. Teorema do Limite Central. Aplicações às distribuições binomial e de Poisson. (6.3)

1. Inferência Estatística. Amostragem aleatória. (6.1)
2. Propriedades das estatísticas média amostral e variância amostral. (6.2, 6.4, 6.5)
3. Estimadores pontuais e propriedades. (7.7)
4. Método da máxima verosimilhança. (7.2)

1. Noções sobre intervalos de confiança. (7.3)
2. Intervalos de confiança para a média, com variância conhecida e desconhecida. (7.3)
3. Intervalos de confiança para a diferença de duas médias, com variâncias conhecidas e desconhecidas. (7.4)
4. Intervalo de confiança para a variância de uma população normal. (7.3.2)
5. Intervalo de confiança para uma proporção. (7.5)

1. Introdução. (8.1, 8.2)
2. Testes de hipóteses para a média, com variância conhecida. (8.3.1)
3. Testes de hipóteses para a média de uma população normal, com variância desconhecida. (8.3.2)
4. Testes de hipóteses sobre a igualdade de duas médias, com variâncias conhecidas. (8.4.1)
5. Testes de hipóteses sobre a igualdade das médias de duas populações normais, com variâncias desconhecidas. (8.4.2, 8.4.3)
6. Testes de hipóteses para a variância de uma população normal. (8.5)
7. Testes de hipóteses para uma proporção. (8.6)
8. Teste de ajustamento do qui-quadrado de Pearson. (11.2, 11.3)
9. Teste de independência do qui-quadrado de Pearson em tabelas de contingência. (11.4)

1. Modelos de Regressão. (9.1)
2. Método dos mínimos quadrados em regressão linear simples. (9.2)
3. Propriedades dos estimadores dos mínimos quadrados. (9.3)
4. Inferências sobre parâmetros do modelo de regressão linear simples. (9.4)
5. Coeficiente de determinação e coeficiente de correlação empírico. (9.5)
6. Análise de resíduos na avaliação do modelo. (9.6)

* Secção correspondente na referência principal, Ross (2004 - 3ª Edição).