Descrição
O que vou aprender no curso de Estatística
No curso de Estatística, você irá adquirir conhecimentos fundamentais para compreender e analisar dados, bem como interpretar resultados estatísticos. Ao longo do curso, serão abordados conceitos teóricos e práticos, permitindo que você desenvolva habilidades essenciais para a aplicação da Estatística em diversas áreas, como negócios, ciências sociais, saúde, entre outras.
1. Introdução à Estatística
Conceitos básicos e importância da Estatística
Neste primeiro módulo, você será introduzido aos conceitos fundamentais da Estatística, compreendendo sua importância na interpretação de dados e tomada de decisões. Serão abordados temas como população e amostra, variáveis, tipos de dados, medidas de tendência central e dispersão.
2. Análise Descritiva de Dados
Organização e apresentação de dados
Neste módulo, você aprenderá técnicas para organizar e apresentar dados de forma clara e objetiva. Serão explorados métodos gráficos, como histogramas, gráficos de barras e boxplots, além de medidas resumo, como média, mediana e desvio padrão.
Medidas de associação e correlação
Aqui, você entenderá como identificar e medir a relação entre variáveis. Serão apresentados conceitos como covariância, coeficiente de correlação de Pearson e coeficiente de correlação de Spearman, permitindo que você avalie a força e direção dessa relação.
3. Probabilidade
Conceitos básicos de probabilidade
Neste módulo, você será introduzido aos conceitos fundamentais de probabilidade, entendendo sua aplicação na análise estatística. Serão abordados eventos, espaço amostral, probabilidade condicional, teorema de Bayes, entre outros.
Distribuições de probabilidade
Aqui, você estudará diferentes distribuições de probabilidade, como a distribuição normal, binomial, Poisson e exponencial. Serão apresentadas suas características, propriedades e aplicações práticas.
4. Inferência Estatística
Estimação de parâmetros
Neste módulo, você aprenderá técnicas para estimar parâmetros populacionais com base em informações amostrais. Serão abordados intervalos de confiança, estimadores pontuais, além de considerações sobre tamanho da amostra e nível de confiança.
Testes de hipóteses
Aqui, você entenderá como realizar testes de hipóteses estatísticas, permitindo que você tome decisões com base em evidências amostrais. Serão apresentados conceitos como nível de significância, valor-p, erros tipo I e tipo II, além de diferentes tipos de testes.
5. Análise de Regressão
Modelos de regressão linear simples
Neste módulo, você estudará a relação entre variáveis dependentes e independentes por meio de modelos de regressão linear simples. Serão abordados conceitos como coeficiente de regressão, coeficiente de determinação, análise de resíduos, entre outros.
Modelos de regressão linear múltipla
Aqui, você aprenderá a analisar a relação entre uma variável dependente e múltiplas variáveis independentes. Serão apresentados conceitos como multicolinearidade, seleção de variáveis, interpretação dos coeficientes, entre outros.
6. Análise de Variância
Comparação de médias de grupos
Neste módulo, você será introduzido à análise de variância, uma técnica estatística utilizada para comparar médias de grupos. Serão abordados conceitos como fator de variação, soma de quadrados, teste F, além de diferentes tipos de ANOVA.
Modelos de ANOVA
Aqui, você estudará diferentes modelos de análise de variância, como ANOVA de um fator, ANOVA de dois fatores e ANOVA de medidas repetidas. Serão apresentadas suas aplicações e interpretações, permitindo que você analise e compare médias de grupos de forma adequada.