Conceitos Básicos: Tipos de variáveis. Distribuições de frequências. Tabelas e gráficos.
Medidas de posição. Medidas de dispersão e desenho esquemático (Box Plot). Probabilidade: conceitos
básicos, definições e propriedades. Probabilidade condicional e independência. Teorema da
probabilidade total e teorema de Bayes. Função e distribuição de probabilidade de uma variável
aleatória discreta. Características numéricas de uma variável aleatória discreta. Função densidade de
probabilidade de uma variável aleatória contínua. Características numéricas de uma variável aleatória
contínua. Principais modelos probabilísticos discretos: Uniforme, Bernoulli, Binomial, Geométrico,
Poisson e Hipergeométrico. Modelos probabilísticos contínuos. Principais modelos probabilísticos
contínuos: Uniforme. Exponencial e Normal. Teorema Central do Limite. Aproximação da distribuição
Binomial pela Normal. Introdução à inferência estatística: Primeiras ideias; propriedades dos
estimadores. Erro quadrático médio e erro absoluto de estimação. Estimação pontual de parâmetros:
estimadores de momentos. Estimadores de mínimos quadrados. Estimadores de máxima
verossimilhança. Distribuição amostral da média e proporção. Dimensionamento da amostra. Intervalo
de confiança para a média populacional e para proporção populacional.
