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Estatística II

MONITORES

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Melissa Rubio Ortiz Ferreira

Unidade Santo André

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

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Leonardo Marques Silva

Unidade Baixada Santista

Código Google Sala de Aula: awg2rq7
(acesso somente para alunos STRONG)

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MINI CV DO PROFESSOR ELABORADOR

 

  • PROF. RAFAEL GOLDSZMIDT

Graduado em Administração de Empresas pela Universidade de Sorocaba (2003), Mestre em Administração de Empresas pela FGV/EAESP e doutor na

mesma Escola. É professor adjunto da FGV-EBAPE. Seus temas de interesse incluem economia comportamental, mensuração de variáveis latentes e métodos quantitativos aplicados à Administração.

 

  • PROF. FELIPE BUCHBINDER

Engenheiro do BNDES e Doutor em Administração pela Fundação Getulio

Vargas (FGV). É professor da FGV nos cursos de graduação e no MBA, bem

como da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) nos cursos de extensão. Atualmente trabalha com uso de Big Data para avaliação de impactos de políticas públicas. Também possui experiência em gestão por processos e análise de riscos junto ao BNDES, à Deloitte e empresas como Petrobrás, Icatu Hartford e Ponto Frio. No mestrado, foi bolsista da CAPES e, na graduação, do Institut National des Sciences Appliquées (INSA) de Lyon (França). Seu doutorado versa sobre os determinantes do desempenho e da

trajetória de crescimento de empresas.

 

  • PROF. DIEGO DE FAVERI PEREIRA LIMA

Possui graduação em Ciências Ecônomicas pela Universidade de Sorocaba

(2006), Mestrado em Economia Aplicada pela Universidade de São Paulo (2011) e Doutorado em Administração na FGV/EBAPE. Atualmente é professor da EBAPE/FGV. Tem experiência atuando principalmente nos seguintes temas: retornos da educação, economia do trabalho, métodos quantitativos aplicados à avaliação de políticas públicas e métodos quantitativos aplicados à administração.

Objetivos da Disciplina

​

A disciplina tem como objetivos essenciais (1) instrumentar o aluno com ferramentas básicas para organizar, desenvolver e representar dados de maneira a transformá-los em informações úteis para a tomada de decisão; (2) desenvolver a habilidade de modelar dados, utilizando modelos teóricos probabilísticos para compreender situações reais; e (3) preparar o aluno para raciocinar de forma probabilística e desenvolver inferências sobre uma população a partir de estatísticas amostrais. Como objetivo complementar, a disciplina visa desenvolver a habilidade de pensar algébrica e geometricamente.

 

Ementa da Disciplina

​

Teste de hipótese para variável resposta quantitativa para uma e duas populações. ANOVA. Regressão linear simples e múltipla. Teste de hipótese para variável resposta qualitativa para uma e duas populações. Testes de independência, aderência e homogeneidade.

 

Programa Analítico da Disciplina

​

Seção 1. Teste de Hipótese para Variável Resposta Quantitativa

Subseção 1.1. Teste de hipótese para a média de uma população com variância desconhecida

Subseção 1.2. Teste de hipótese para comparação de médias de duas populações com amostras independentes e com dados emparelhados

Subseção 1.3. Análise de Variância (ANOVA)

 

Seção 2. Modelos de Regressão Linear

Subseção 2.1. O modelo de regressão linear simples: estimação e teste de hipótese

Subseção 2.2. Premissas do modelo de regressão linear múltipla. Análise de resíduos

Subseção 2.3. O modelo de regressão linear múltipla.

Subseção 2.4. Variáveis dummy.

 

Seção 3. Teste de Hipótese para Variável de Resposta Qualitativa

Subseção 3.1. Teste de hipótese para a proporção de uma população

Subseção 3.2. Teste de hipótese para comparação de proporções de duas Populações

Subseção 3.3. Testes de quí.-quadrado: Aderência, independência e Homogeneidade.

 

Bibliografia

​

Bibliografia Básica da Disciplina:

 

  • LEVINE, D. M.; BERENSON, M. L.; STEPHAN, D. Estatística: teoria e aplicações. 7. ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 2016.

  • BUSSAB, W.; MORETIN, P. A.; Estatística básica. 8ª ed. Sao Paulo: Editora

Saraiva, 2014.

  • MCCLAVE, J.T.; BENSON, P. G.; SINCICH, T. Estatística para administração e economia, 10. ed. São Paulo. Pearson, 2015.

 

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.

Plano de Aula da Disciplina

Tabela 2 Est. II.jpg
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