Estatística I

MONITORES

Elina Adaline dos Santos Teixeira

Unidade Santo André

Código Google Sala de Aula: b6wjgo5
(acesso somente para alunos)

MINI CV DO PROFESSOR ELABORADOR

Paulo Sérgio de Souza Coelho

Doutor em Sistemas Computacionais pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2005), formado em Matemática pela Universidade Estadual de Feira de Santana (1996), com mestrados em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2000) e em Administração pelo Ibmec-RJ (2003). Atualmente é Superintendente de Educação Executiva da FGV – Rio de Janeiro e professor adjunto na Faculdade de Ciências Econômicas da UERJ. Foi também superintendente do Programa de Certificação de Qualidade da FGV e executivo no Banco Itaú com cargos de Gerente de Estratégia de Vendas (Cartão Americanas) e Gerente de Pricing e CRM (Cartão Ponto Frio). Atuou como especialista em Métodos Quantitativos na área comercial da Globex Utilidades (Ponto Frio). Foi professor adjunto na Escola de Engenharia da UFF, na EBAPE/FGV e nas Faculdades Ibmec-RJ, atuando nos níveis de graduação, mestrado e pós-graduação (lato senso). Pesquisa em Administração e Economia, principalmente na linha sobre Processos Decisórios, tendo por base Economia Comportamental, Econometria e Pesquisa Operacional, atuando em temas como processos decisórios, inteligência de negócios, data science, otimização e simulação.

Objetivos da Disciplina

Objetivos centrais de aprendizagem

Organizar, desenvolver e representar dados de maneira a transformá-los em informações úteis para a tomada de decisão. Modelar dados, utilizando modelos teóricos probabilísticos para compreender situações reais, raciocinar de forma probabilística e desenvolver inferências sobre uma população a partir de estatísticas amostrais.

Objetivos complementares de aprendizagem

Desenvolver habilidades em ferramentas computacionais básicas e estruturar o raciocínio lógico quantitativo.

Ementa da Disciplina

Estatística Descritiva/Análise Exploratória de Dados, gráfica e analítica. Probabilidade, Independência e probabilidade condicional. Variáveis aleatórias discretas (caso geral, Bernoulli, Binomial e Poisson) e contínuas (caso geral, Uniforme, Exponencial e Normal). Função de probabilidade (densidade) e função de probabilidade acumulada. Esperança e variância.

Programa Analítico da Disciplina

Seção 1. INTRODUÇÃO
Subseção 1.1 População E Amostra
Subseção 1.2 Dados
Subseção 1.3 Softwares

Seção 2. APRESENTAÇÃO DE DADOS
Subseção 2.1 Tabelas Resumo
Subseção 2.2 Dados qualitativos
Subseção 2.3 Dados quantitativos

Seção 3. ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Subseção 3.1 Dados não agrupados
Subseção 3.2 Dados agrupados
Subseção 3.3 Intervalos de concentração e outliers

Seção 4. PROBABILIDADE
Subseção 4.1 Abordagens
Subseção 4.2 Probabilidade Marginal
Subseção 4.3 Probabilidade Condicional
Subseção 4.4 Teorema de Bayes
Subseção 4.5 Eventos compostos: leis da adição e da multiplicação

Seção 5. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADES
Subseção 5.1 Variáveis discretas
Subseção 5.2 Valor Esperado, variância e desvio padrão de VA discretas
Subseção 5.3 Distribuições Binomial, de Poisson e hipergeométrica
Subseção 5.4 Variáveis Contínuas
Subseção 5.5 Valor esperado, variância e desvio padrão de VA contínuas
Subseção 5.6 Distribuições normal, uniforme e exponencial

Bibliografia

Bibliografia Básica da Disciplina:

LEVINE, D. M.; BERENSON, M. L; STEPHAN, D. Estatística: teoria e aplicações. 5. ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 2008.
BUSSAB; MORETTIN. Estatística básica. 5. ed. São Paulo: Saraiva, 2002.
McCLAVE, J.T.; BENSON, P.G.; SINCICH, T. Estatística para Administração e Economia. 10. ed. São Paulo: Prentice-Hall, 2008.

Bibliografia Complementar da Disciplina:

SEBER, J.A.F.; WILD, C.J. Encontros com o acaso: um primeiro curso de análise de dados e inferência. Rio de Janeiro: LTC, 2004
AGRESTI, A.; FINLAY, B. Métodos Estatísticos para as Ciências Sociais. Porto Alegre: Penso, 2012
FIELD, A. Descobrindo a Estatística usando o SPSS. Porto Alegre: Artmed, 2009.