Estatistica 2015 Aula 1 Turma 2

Prof. Luiz Antnio Gouveia

Estatstica Aula 1

Plano de Ensino

Ementa da Disciplina

Estatstica Descritiva. Noes de probabilidade. Varivel aleatria. Modelos tericos discretos e contnuos de probabilidades. Inferncia estatstica e estimao. Regresso linear simples.

Objetivos da Disciplina

1. GeralApresentar ao aluno os conceitos fundamentais de Estatstica, de maneira que ele possa compreender e interpretar dados estatsticos e utiliz-los na tomada de decises.

2. Especficos Apresentar os conceitos bsicos da Estatstica Descritiva, destacando as medidas sobre distribuio e os principais

indicadores ao desenvolvimento da inferncia estatstica; Coletar e interpretar dados de forma sistematizada e imprimir credibilidade a anlises quantitativas dos

fenmenos de realidade investigada.

CURSO: CST da UNIPSRIE: 4 perodo (semestral)DISCIPLINA: EstatsticaCARGA HORRIA TOTAL: 60 horas/aulaCARGA HORRIA SEMANAL: 03 horas/aula

Contedo ProgramticoUnidades de Ensino

1. Conceitos bsicos Introduo estatstica Conceitos fundamentais:Populao e amostraProcessos estatsticos de abordagemDados estatsticosEstatstica descritivaDados brutosRol

2. Sries estatsticas Apresentao de dados estatsticos Distribuio de freqncia varivel discreta Distribuio de freqncia varivel contnua Construo da varivel discreta Construo da varivel contnua Distribuio das freqncias varivel discreta e contnua Representao grfica de sries estatsticas


3. Medidas de tendncia eventual Mdias:Mdia aritmtica simples e ponderadaMedianaModa

4. Medidas de disperso Desvio mdio simples clculo Varincia e desvio padro clculo Interpretao do desvio padro

5.Binmio de Newton Fatorial de um nmero Coeficientes binomiais Tringulo de Pascal Somatrio Teorema binomial Termo geral do binmio


6.Anlise combinatria Introduo Princpio geral da contagem Arranjos Permutaes Combinaes

7. Probabilidades Conceitos bsicos Experimento aleatrio Espao amostral Evento Avaliao Regras do clculo de probabilidades Exemplos de aplicao das regras

8. Varivel aleatria discreta unidimensional Conceito Funo de probabilidade Valor esperado de uma varivel aleatria Varincia de uma varivel aleatria


9. Modelos tericos discretos e contnuos de probabilidade Distribuio binomial Distribuio normal e probabilidades Operao com distribuies normais Aproximao da normal pela binomial

10. Inferncia estatstica Amostragem Estimadores Propriedades de um estimador


11. Estimao Intervalos de confiana Distribuio amostral das mdias Intervalo de confiana para a mdia populacional Fator da correo Distribuio t (Student) Uso da tabela t em intervalos de confiana Determinao do tamanho da amostra para estimativas de proporo Intervalos de confiana para proporo Determinao do tamanho da amostra para estimativas de proporo Intervalos de confiana para soma e diferena entre as mdias de duas populaes normais e independentes Intervalos de confiana para soma e diferena de propores Intervalos de confiana para a varincia de uma populao

12. Regresso linear simples Relao entre duas variveis Correlao linear Coeficiente de correlao linear Modelo terico Mtodo dos mnimos quadrados Clculo das estimativas Coeficiente de explicao Funes linearizveis

MetodologiaProcedimentos Metodolgicos

Aulas expositivas:- Aulas reflexivas com anlise de casos- Trabalhos em grupos- Vdeos

Ser sempre indicada a bibliografia bsica e especfica necessria ao acompanhamento do curso e orientao do aluno na vida acadmica e profissional.A exposio ser feita por meio de colocao dos pontos a serem discutidos de forma esquemtica, seguida de apresentao por parte do professor. Para todas as exposies e para todos os pontos devero ser utilizadas apresentaes de casos prticos.

Recursos Didticos

A disciplina ser ministrada atravs de aulas tericas utilizando recursos visuais (projetor multimdia), estudos dirigidos e trabalho individual e em equipe.

MetodologiaAvaliao

A avaliao ser obtida por meio de provas, trabalhos e seminrios, dentre outros, bem como pela participao do aluno durante as aulas e demais atividades, a critrio do professor e em conformidade com o respectivo plano de ensino. Sero feitas avaliaes, assim distribudas:- Duas Notas do Professor (NP) para as atividades curriculares, com peso 4 (quatro) cada uma, na composio da nota semestral de cada disciplina;- Uma nota referente ao Projeto Integrado Multidiscipinar (PIM), com peso 2 (dois) no clculo da Mdia Semestral (MS) de cada disciplina. Esse Projeto ser desenvolvido durante o semestre.A MS ser:

4 x NP1 + 4 x NP2 + 2 x PIMMS = 10

Para a aprovao, a MS dever ser igual ou superior a 5,0; exigida a freqncia mnima de 75%. O desempenho do aluno avaliado numa escala de 0 (zero) a 10 (dez).

MetodologiaBibliografia

Bsica MEDEIROS, E. et al. Estatstica para os cursos de economia, administrao e cincias contbeis, 3. ed. So Paulo, Atlas, 1995/1999.DOWNING, D.; CLARK, J, Estatstica aplicada. So Paulo, Saraiva. 1999.SILVA, E. M. et al. Tabelas de estatstica. 2. ed. So Paulo, Atlas, 1999.

Complementar FONSECA, J. S.; MARTINS G. A.; TOLEDO, G. L. Estatstica aplicada. So Paulo, Atlas, 1995.GUERRA, M. J.; DONAIRE, D. Estatstica aplicada. So Paulo, Cincia e Tecnologia, 1991.KUME, H. Mtodos estatsticos para a melhoria da qualidade. So Paulo, Gente, 1993.MILONE, G.; ANGELINI, F. Estatstica aplicada. So Paulo, Atlas, 1995.ANDERSON, D. R. Estatstica aplicada administrao e economia. 2. ed. So Paulo: Cengage Learning, 2005/2011

CalendrioCronograma de Aulas

AULA DATA ATIVIDADES/CONTEDO

01 25/02 Apresentao do professor e da disciplina. Pactuao de regras de convivncia.

02 25/02 Conceitos bsicos: Introduo Estatstica, conceitos fundamentais, populao e amostra, processos estatstico de abordagem, dados estatsticos, Estatstica Descritiva, dados brutos e Rol.

03 04/03 Sries Estatsticas: distribuio de frequncia varivel discreta e contnua, construo da varivel discreta e contnua e representao grfica de sries estatsticas.

04 11/03Medidas de tendncia eventual: mdia aritmtica simples e ponderada, mediana e moda. Medida de disperso: desvio mdio simples clculo, varincia e desvio padro clculo e interpretao do desvio padro.

05 18/03 Binmio de Newton: Fatorial de um nmero, coeficientes binominais, tringulo de Pascal, somatrio, teorema binominal e termo geral do binmio.

06 25/03 Anlise combinatria: introduo, principio geral da contagem, arranjos, permutao e combinao.



07 01/04 Probabilidades: conceitos bsicos, experimento aleatrio, espao amostral, evento, avaliao, regras do clculo de probabilidades e exemplos de aplicao das regras.

08 08/04 NP1 Avaliao valendo 8 pontos

09 15/04 Modelos tericos discretos e contnuos de probabilidade: distribuio binominal, distribuio normal e probabilidade, operaes com distribuies normais e aproximao da normal pela binomial.

10 22/04 Inferncia Estatstica: Amostragem e estimadores, propriedades de um estimador. Estimao: intervalos de confiana e distribuio amostral das mdias. Intervalos de confiana para a mdia populacional.

11 29/04 Fator de correo, distribuio t (Student), uso da tabela t em intervalos de confiana, determinao do tamanho da amostra para estimativas de proporo, intervalos de confiana para proporo.

12 06/05



13 13/05 Regresso linear simples: relao entre duas variveis, correlao linear, modelo terico, mtodo dos mnimos quadrados.

14 20/05 Regresso linear simples: clculo das estimativas.

15 27/05 NP2 Avaliao valendo 8 pontos.

16 03/06 Entrega de notas NP2

17 10/06 Regresso linear simples:coeficiente de explicao e funes linearizveis.

18 17/06 Prova substitutiva

19 24/06 Entrega de notas Substitutiva

20 01/07 Ajustes de notas e frequncia.

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