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Curso de Probabilidade e Estatística Inferencial: Teoria e Prática - 2ª Edição Revista e Ampliada

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  • Descrição
    Curso de Probabilidade e Estatística Inferencial: Teoria e Prática - 2ª Edição Revista e Ampliada

    Este livro expõe os assuntos de maneira objetiva, prática e instrumental, de forma que os conceitos são contextualizados em áreas como administração, economia e outros campos do conhecimento. Na maioria dos casos, apresenta os conceitos sucintamente para serem usados imediatamente em institutos de pesquisas ou em empresas, sem formalismos ou grandes demonstrações matemáticas.

    O seu diferencial é dar uma visão clara, didática e prática de probabilidades e inferência estatística. Versa de forma bem nítida e acessível, a estatísticos e a não estatísticos, sobre introdução ao cálculo das probabilidades, variáveis aleatórias, modelos probabilísticos, distribuições por amostragem, estimação, testes de significância, análise da variância, correlação de variáveis e regressão linear simples.
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o AutorGiovani Glaucio de Oliveira Costa

    Pós-doutor em Sociologia (Análise Multivariada) pelo Instituto Universitário de Pesquisas do Rio de Janeiro (IUPERJ-2007). Doutor em Engenharia Elétrica (Análise Multivariada) pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio-2006). Mestre em Engenharia de Produção (Sistemas de Planejamento da Produção) pela Universidade Federal Fluminense (UFF-1996). Graduado em Estatística pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ-1990).

    Atualmente, é professor associado da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, UFRRJ, lotado no Instituto Multidisciplinar de Nova Iguaçu, no Departamento de Tecnologias e Linguagens (DTL), na área de Estatística. Também é professor associado na disciplina obrigatória “Análise Multivariada Aplicada”, no Programa de pós-graduação em Ciências Ambientais e Florestais (PPGCAF) da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro.

    É Coordenador de Disciplina de Estatística Aplicada ao Turismo da Fundação CECIERJ. Tem experiência na área de estatística aplicada (linha de pesquisa análise multivariada), É autor de diversos livros pela editora Atlas, editora Ciência Moderna e editora LTC Na graduação, leciona as disciplinas Probabilidade e Estatística Aplicada à Ciência da Computação, Estatística Econômica I e II, Estatística Aplicada à Administração Básica e Aplicada, Estatística Aplicada ao Turismo e Estatística Aplicada à Educação.
    Informações TécnicasSumário

    Capítulo 1 - Introdução ao Cálculo das Probabilidades - 1

    Conceito de Probabilidades - 1

    Fenômenos Aleatórios - 1

    Experiência Aleatória - 2

    Espaço Amostral (S - 2

    Eventos (E - 2

    Conceito de Probabilidades em Função da Noção de Eventos - 3

    Definição Frequencial (Intuitiva) de Probabilidades - “A Posteriori - 3

    Tipos e Associações de Eventos - 4

    Definição Matemática de Probabilidades- “A Priori - 6

    Eventos Mutuamente Exclusivos - 8

    Axiomas do Cálculo das Probabilidades - 9

    Eventos Complementares - 12

    Eventos Independentes - 14

    Regra do Produto para Eventos Independentes - 14

    Eventos Condicionados (E1/E2 - 15

    Probabilidade Condicionada - 16

    Regra do Produto para Eventos Condicionados - 24

    Teorema da Probabilidade Total - 24

    Teorema de Bayes - 25

    Conceito de Teorema de Bayes - 25

    Exercícios Propostos - 33



    Capítulo 2 - Variáveis Aleatórias - 41

    Conceitos de Variáveis Aleatórias - 41

    Variáveis Aleatórias Discretas - 42

    Distribuição de Probabilidade - 42

    Função Repartição de Probabilidades - 43

    Esperança Matemática ou Média: E (X - 44

    Variância: V(x - 45

    Propriedades da Esperança Matemática - 47

    Propriedades da Variância - 48

    Variáveis Aleatórias Contínuas - 51

    Distribuição de Probabilidades ou Função Densidade de Probabilidade - 53

    Função Repartição de Probabilidades - 53

    Esperança Matemática - 53

    Variância - 53

    Propriedades da Esperança e da Variância - 53

    Exercícios Propostos - 59



    Capítulo 3 - Modelos Probabilísticos - 61

    Conceito de Modelos Probabilísticos - 61

    Modelos de Bernoulli - 61

    Modelo Binomial - 62

    Modelo Hipergeométrico - 68

    Modelo de Poisson - 69

    Modelo Uniforme - 72

    Modelo Exponencial - 76

    Modelo Normal ou Curva de Gauss - 79

    Modelo T-Student - 86

    Teorema Central do Limite - 89

    Teorema das Combinações Lineares - 92

    Modelo do Qui-quadrado ( ? 2 - 95

    Modelo F de Snedecor - 96

    Exercícios Propostos - 99



    Capítulo 4 - Distribuições por Amostragem - 103

    Conceitos de Distribuição por Amostragem - 103

    Distribuição por Amostragem da Média - 103

    Distribuição por Amostragem da Proporção - 108

    Distribuição por Amostragem das Somas ou Diferenças de Duas Médias Amostrais,

    Conhecidos os Desvios-padrão Populacionais - 110

    Distribuição por Amostragem das Somas ou Diferenças de Duas Médias Amostrais,

    não Sendo Conhecidos os Desvios-padrão Populacionais, mas Supostamente Iguais - 111

    Distribuição por Amostragem das Somas ou Diferenças de Duas Médias Amostrais,

    não Sendo Conhecidos os Desvios-padrão Populacionais, mas Supostamente Desiguais - 114

    Distribuição por Amostragem da Diferença de Médias quando as Amostras são

    Emparelhadas - 115

    Distribuição por Amostragem para a Soma ou Diferença de Duas Proporções - 117

    Distribuição por Amostragem da Variância(S2 - 118

    Distribuição por Amostragem do Quociente de Duas Variâncias (S21/S2 2). - 119

    Exercícios Propostos - 122



    Capítulo 5 - Estimação - 125

    Estatística Inferencial - 125

    Divisão da Inferência Estatística - 125

    Estimação - 125

    Estimador - 126

    Estimativa - 126

    Tipos de Estimação - 126

    Estimação Pontual - 126

    Estimação por Intervalo - 126

    Qualidades de um Estimador - 127

    Erro Médio Quadrático (EMQ - 128

    Conceitos de Intervalos de Confiança - 130

    Expressão dos Intervalos de Confiança - 131

    Intervalo de Confiança para a Média µ, quando s é Conhecido - 133

    Intervalo de Confiança - 134

    Intervalo de Confiança para a Média µ, quando s é Desconhecido, mas o Tamanho da Amostra é Grande, n = 30 - 134

    Intervalo de Confiança para a Média µ, quando s é Desconhecido, mas o Tamanho da Amostra é Pequeno, n < 30 - 135

    Intervalo de Confiança - 135

    Intervalo de Confiança para a Proporção p - 136

    Populacionais são Desconhecidos, mas Supostamente Iguais - 138

    Intervalo de Confiança para a Diferença de Médias quando as Amostras são Emparelhadas -141

    Intervalo de Confiança para a Soma ou Diferença de Duas Proporções - 143

    Intervalo de Confiança para a Variância s2 de uma População - 144

    Intervalo de Confiança para o Desvio Padrão s de uma População Normal - 146

    Intervalo de Confiança para o Quociente das Variâncias Populacionais (s2 2/s2 1). - 146

    Exercícios Propostos - 147



    Capítulo 6 - Testes de Significância - 151

    Uso de Testes de Significância - 151

    Conceitos de Teste de Significância - 151

    Pressupostos dos Testes de Significância - 152

    Raciocínio de Testes de Significância - 152

    Formas de Apresentar as Hipóteses - 152

    Tipos de Testes de Significância - 154

    Técnicas de se Realizar Testes de Significância - 155

    Teste de Significância Utilizando o Intervalo de Confiança - 155

    Conceito de Valor-p - 156

    Cálculo do Valor-p - 158

    Teste de Significância para Média da Amostra, quando a Variância Populacional é Conhecida -159

    Teste de Significância para Média da Amostra, quando a Variância Populacional é Desconhecida e o Tamanho da Amostra é Suficientemente Grande - 161

    Teste de Significância para Média da Amostra, quando a Variância Populacional é Desconhecida e o Tamanho da Amostra Não é Suficientemente Grande - 162

    Teste de Significância para a Proporção da Amostra - 165

    Teste de Significância para a Diferença de Médias das Amostras quando as Variâncias Populacionais são Conhecidas - 166

    Teste de Significância para a Diferença de Médias das Amostras quando as Variâncias Populacionais são Desconhecidas, mas Supostamente Iguais - 168

    Teste de Significância para a Diferença de Médias das Amostras quando as Variâncias Populacionais são Desconhecidas, mas Supostamente Desiguais - 169

    Teste de Significância para a Diferença de Médias de Duas Amostras Emparelhadas - 171

    Teste de Significância para a Diferença de Proporções das Amostras - 173

    Teste de Significância para a Variância da Amostra (S2 - 174

    Teste de Significância para o Quociente de Duas Variâncias Amostrais S2 1 e S2 2 - 176

    Lógica Geral de Um Teste de Significância - 178

    Erros que podem ser Cometidos em um Teste de Hipótese - 179

    Exercícios Propostos - 185



    Capítulo 7 - Análise da Variância - 189

    Conceitos de Análise da Variância - 189

    Modelo de Classificação Única - 189

    Modelo de Classificação Dupla - 198

    Análise dos Resíduos - 207

    Independência ou Ausência de Autocorrelação - 210

    Teste de Durbin-Watson - 212

    Variância Constante (Homocedasticidade - 218

    Teste de Levene - 220

    Exercícios Propostos - 239



    Capítulo 8 - Correlação de Variáveis - 243

    Conceito de Correlação - 243

    Correlação não Implica Causalidade - 243

    Correlação de Variáveis Contínuas - Correlação Linear - 244

    Coeficiente de Correlação Linear de Pearson - 244

    Teste de Significância de r - 252

    Pressupostos para a Correlação Linear de Pearson - 256

    Correlação de Séries Temporais - 261

    Correlação de Variáveis Ordinais - 275

    Correlação de Variáveis Nominais - 281

    Correlação entre Variável Nominal e Ordinal - 283

    Exercícios Propostos - 294



    Capítulo 9 - Regressão Linear Simples - 301

    Conceito de Regressão Linear - 301

    Variável Independente (X - 301

    Variável Dependente (Y - 301

    Equação de Regressão Linear Simples - 302

    Fases da Regressão Linear Simples - 303

    Estimação dos Parâmetros do Modelo de Regressão Linear Simples - 303

    Coeficiente de Explicação ou de Determinação (R2 - 310

    Teste da Significância do Coeficiente de Regressão (b) - Teste de Wald - 322

    Validação das Pressuposições Básicas - 329

    Análise dos Resíduos e Verificação dos Pressupostos Básicos da Regressão - 330

    Ausência de Dados Discrepantes (Outlier - 330

    Independência ou Ausência de Autocorrelação Residual - 333

    Teste de Durbin-Watson - 336

    Exercícios Propostos - 350



    ANEXO - 357



    Tabelas - 357



    Bibliografia - 387

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:416
    Origem:Nacional
    Editora:Editora Ciência Moderna
    Idioma:Português
    Edição:2ª Edição
    Ano:2018
    ISBN:9788539909124
    Encadernação:Brochura
    Autor:Giovani Glaucio de Oliveira Costa
  • Informações

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