E-BOOK Curso de Probabilidade e Estatística Inferencial: Teoria e Prática - 2ª Edição Revista e Ampliada (envio por e-mail)
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Neste livro, a teoria da probabilidade é estudada exclusivamente como se fora uma disciplina matemática, e a aquisição de resultados visando o aspecto científico ou de engenharia está fora de seu propósito. Todos os exemplos citados no texto têm por finalidade elucidar os princípios gerais da teoria e identificar a relação entre esses princípios e os problemas das ciências naturais. Ao mesmo tempo, é claro, esses exemplos indicam as áreas de aplicabilidade dos resultados teóricos gerais, bem como desenvolvem a habilidade do leitor em aplicar esses resultados a problemas concretos. Tal procedimento de estudo capacita o leitor a desenvolver uma intuição incisiva para a teoria da probabilidade que o habilita, em termos gerais, a antecipar um teórico resultado probabilístico, mesmo antes de se colocarem as técnicas analíticas em ação. Além do que, observa-se que a teoria da probabilidade não pode ser estudada — especialmente no início — sem uma sistemática de solução de problemas. ... Ler mais +
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- DescriçãoE-BOOK Curso de Probabilidade e Estatística Inferencial: Teoria e Prática - 2ª Edição Revista e Ampliada (envio por e-mail)
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Descrição
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 Livro Livro Digital / E-book Especificações
Sobre o Autor Giovani 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 Técnicas INSTRUÇÕES PARA BAIXAR E-BOOKS DA EDITORA CIÊNCIA MODERNA
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Sumário
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 - 387Informações Técnicas
Nº de páginas: 416 Origem: Nacional Editora: Editora Ciência Moderna Idioma: Português Edição: 2ª Edição Ano: 2018 ISBN: 9788539910090 Encadernação: Digital Autor: Giovani Glaucio de Oliveira Costa - Informações
Avaliação técnica sobre o livro
