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E-BOOK Estatística Aplicada à Informática e às suas Novas Tecnologias - Volume 2 (envio por e-mail)

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  • Descrição
    E-BOOK Estatística Aplicada à Informática e às suas Novas Tecnologias - Volume 2

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    Descrição

    Estatística Aplicada à Informática e às suas Novas Tecnologias" não pressupõe conhecimentos anteriores do assunto, pois foi escrito para quem se inicia no aprendizado dessa matéria.

    O livro enfatiza a relação das técnicas estatísticas com a Informática e suas novas tecnologias, o que o diferencia dos livros-texto de Estatística, que tem foco em formalismos matemáticos da pesquisa quantitativa. Decorre que é uma obra fácil de ler e explora o uso efetivo de técnicas estatísticas nas áreas de sistemas de informação, ciência da computação e engenharia da computação, incluindo solução de problemas que envolvem hoje novas tecnologias, como internet, redes sociais, chats de bate papo e smartphones, usando exemplos do cotidiano do profissional de Informática e do internauta.

    O texto, de leitura moderna e agradável, é repleto de exemplos e exercícios, extraídos da vida real, da pesquisa acadêmica e de negócios. Para facilitar a fixação de conceitos, logo após a explicação teórica é apresentado, pois, um ou mais exemplos. O livro propõe todos os exercícios, na área de Informática, resolvidos. São apresentados também, textos com projetos e/ou pesquisas em "cases" na área de Informática.
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Digital / E-book

    Especificações

    Sobre o Autor Giovani Glaucio de Oliveira Costa

    Giovani Glaucio de Oliveira Costa é Pós-doutor em Sociologia (Análise Multivariada) pelo Instituto Universitário de Pesquisas do Rio de Janeiro; Doutor em Engenharia Elétrica (Análise Multivariada) pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2006); Mestre em Engenharia de Produção (Qualidade Total) pela Universidade Federal Fluminense; Graduado em Estatística pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro. Atualmente, é professor associado, nível 1, da Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, UFRRJ, lotado no Instituto Multidisciplinar de Nova Iguaçu, no Departamento de Tecnologias e Linguagens, na área de Estatística e Coordenador de Disciplina Estatística Aplicada ao Turismo da Fundação CECIERJ. Na graduação, leciona as disciplinas Estatística Básica e Estatística Aplicada. No mestrado e doutorado, ensina Análise Multivariada.
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    o Navegador Safari 4 ou Mozilla Firefox 3

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    o Mac OS X     v10.4.11 (Tiger) ou mais novo
    o 128MB de RAM
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    o Navegador Safari 4 ou Mozilla Firefox 3
    Informações Adicionais
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    Sumário

    Capítulo 1 - Noções de Probabilidades - Conceitos Básicos - 1
    Probabilidades - 1
    Espaço amostral (S) - 2
    Evento (E) - 3
    Conceito de Probabilidades em Função da Noção de Eventos - 4
    Definição Frequêncial (Intuitiva) de Probabilidades – “A Posteriori” - 5
    Tipos e Associações de Eventos - 6
    Definição Matemática de Probabilidades – “A Priori” - 9
    Tipos e Associações de Eventos - 10
    Axiomas do Cálculo das Probabilidades - 13
    Regra do Produto para Eventos Independentes - 16
    Atividades Propostas - 20

    Capítulo 2 - Noções de Probabilidades - Probabilidade Condicionada - 29
    Probabilidade Condicionada - 29
    Atividades Propostas - 39

    Capítulo 3 - Noções de Probabilidades - Teorema de Bayes - 49
    Histórico - 49
    Teorema da Probabilidade Total - 49
    Teorema de Bayes - 50
    Significado da Expressão do Teorema de Bayes - 50
    Atividades Propostas - 56


    Capítulo 4 - Variáveis Aleatórias Discretas - 79
    Variável Aleatória - 79
    Modelos Estocásticas - 80
    Variáveis Aleatórias Discretas - 81
    Distribuição de Probabilidades - 82
    Função Repartição de Probabilidades - 85
    Propriedades da Função Repartição de Probabilidades - 86
    Esperança Matemática - 93
    Conceitos Práticos do Parâmetro Esperança Matemática - 93
    Propriedades da Esperança Matemática - 101
    Propriedades da Variância - 103
    Atividades Propostas - 108

    Capítulo 5 - Variáveis Aleatórias Contínuas - 119
    Variáveis Aleatórias Contínuas - 119
    Cálculo de Probabilidades Envolvendo Variáveis Aleatórias Contínuas - 120
    Distribuição de Probabilidades (Função Densidade de Probabilidades) - 121
    Função Repartição de Probabilidades - 122
    Esperança Matemática: - 122
    Variância - 122
    Atividades Propostas - 124

    Capítulo 6 - Distribuição Binomial - 131
    Modelagem de Variáveis Aleatórias - 131
    Distribuição de Bernoulli - 131
    Parâmetros Características da Bernoulli - 133
    Distribuição Binomial - 133
    Probabilidade Binomial - 134
    Parâmetros Característicos da Binomial - 136
    Atividades Propostas - 141

    Capítulo 7 - Distribuição de Poisson - 153
    Variável Aleatória de Poisson - 153
    Suposições Básicas da Distribuição de Poisson - 153
    Condições para Construção do Modelo de Poisson - 154
    Lei dos Fenômenos Raros - 154
    Formulação do Modelo de Poisson - 155
    Parâmetros Característicos da Distribuição de Poisson - 155
    Processo de Poisson – Processo de Contagem - 157
    Propriedades dos Processos de Contagem - 158
    Atividades Propostas - 159
    Capítulo 8 - Distribuição Uniforme - 165
    Variável Aleatória Uniforme - 165
    Parâmetros Característicos da Distribuição Uniforme: - 166
    Atividades Propostas - 170


    Capítulo 9 - Distribuição Exponencial - 177
    Variável Aleatória Exponencial - 177
    Visualização da Relação Poisson e Exponencial - 178
    Função Densidade de Probabilidade da Distribuição Exponencial - 179
    Função Repartição de Probabilidades da Distribuição Exponencial - 179
    Parâmetros Característicos da Exponencial - 179
    Propriedade da Distribuição Exponencial de Falta de Memória - 180
    Atividades Propostas - 184

    Capítulo 10 - Distribuição Normal - 191
    Distribuição Normal – Definição - 191
    Função Densidade de Probabilidades da Distribuição Normal - 192
    Parâmetros Característicos da Distribuição Normal - 192
    Aplicações da Distribuição Normal - 192
    Geometria da Distribuição Normal - 193
    Propriedades da Distribuição Normal - 193
    Passos de Cálculo de Probabilidades sob a Distribuição Normal - 195
    Atividades Propostas - 200

    Capítulo 11 - Simulação Estocástica - 217
    Simulação - 217
    Simulação Estocástica - 217
    Métodos de Geração de Números Aleatórios - 219
    Números Pseudo-aleatórios - 219
    Método Congruencial Linear ou de Congruência Mista - 220
    Gerar Sequências que Tenham Distribuição Uniforme: - 223
    Gerar Sequências que Tenham Distribuição de Bernoulli - 227
    Gerar Sequências que Tenham Distribuição Binomial - 229
    Gerar Sequências que Tenham Distribuição Poisson - 230
    Gerar Sequências que Tenham Distribuição Exponencial - 234
    Gerar Sequências que tenham Distribuição Normal Padrão - 236
    Simulação de Sistemas para Certas Situações Reais - 238
    Métricas de Desempenho de Computadores - 248
    Atividades Propostas - 254

    Capítulo 12 - Noções de Inferência Estatística - 289
    Estatística Inferencial - 289
    Divisão da Inferência Estatística: - 290
    Estimação - 290
    Estimador - 290
    Estimativa - 291
    Tipos de Estimação - 291
    Estimação Pontual - 292
    Estimação por Intervalo - 292
    Distribuição t-Student - 292
    Teorema Central do Limite - 296
    Intervalos de Confiança - 301
    Características dos Intervalos de Confiança - 301
    Confiança e Nível de Significância - 302
    Intervalo de Confiança para a Média µ quando s é conhecido - 302
    Intervalo de Confiança para a Média µ, Quando s é Desconhecido, mas o Tamanho da Amostra é Grande, n = 30 - 306
    Intervalo de Confiança para a Média µ, Quando s é Desconhecido, mas o Tamanho da Amostra é Pequeno, n < 30 - 307
    Intervalo de Confiança para a Proporção p - 308
    Intervalo de Confiança para Diferença de Médias Quando as Variâncias Populacionais são Conhecidas - 309
    Intervalo de Confiança para Diferença de Médias Quando as Variâncias Populacionais são Desconhecidas, mas Supostamente Iguais - 311
    Intervalo de Confiança para Diferença de Médias Quando as Variâncias Populacionais são Desconhecidas, mas Supostamente Desiguais - 313
    Intervalo de Confiança para a Diferença de Proporções - 316
    Testes de Significância - 318
    Problema de Teste de Significância - 318
    Formas de Apresentar as Hipóteses - 319
    Decisões Possíveis de um Teste de Significância - 320
    Tipos de Testes de Significância - 320
    Técnicas de se Realizar Testes de Significância - 321
    Conceito de Valor-p - 321
    Cálculo do Valor-p - 322
    Estimativa Significante - 323
    Nível de Significância - 323
    Exemplo 1 - 323
    Teste de Significância Utilizando o Intervalo de Confiança - 324
    Teste de Significância para Média da Amostra, Quando a Variância Populacional é Conhecida - 325
    Teste de Significância para Média da Amostra, Quando a Variância Populacional é Desconhecida e o Tamanho da Amostra Não é Suficientemente Grande - 329
    Teste de Significância para a Proporção da Amostra - 331
    Teste de Significância para a Diferença de Médias das Amostras Quando as Variâncias Populacionais são Conhecidas - 334
    Teste de Significância para a Diferença de Médias das Amostras Quando as Variâncias Populacionais são
    Desconhecidas, mas Supostamente Iguais - 336
    Teste de Significância para a Diferença de Médias das Amostras Quando as Variâncias Populacionais são
    Desconhecidas, mas Supostamente Desiguais - 338
    Teste de Significância para a Diferença de Proporções das Amostras - 342
    Erros do Tipo I, Tipo II e Potência do Teste - 344
    Atividades Propostas - 344

    Capítulo 13 - Correlação Linear - 393
    Conceito de Correlação - 393
    Correlação Linear - 393
    Coeficiente de Correlação Linear de Pearson (r) - 393
    Expressão do Coeficiente de Correlação de Pearson (r) - 394
    Intervalo de Variação de r - 394
    Diagramas de Dispersão de X e Y com Casos Possíveis de r: - 396
    Atividades Propostas - 411


    Capítulo 14 - Regressão Linear Simples - 423
    Conceito de Regressão Linear - 423
    Conceito de Regressão Linear Simples - 423
    Finalidades da Análise de Regressão Linear Simples - 423
    Variável Independente (X) - 424
    Variável Dependente (Y) - 424
    Equação de Regressão Linear Simples - 424
    Coeficiente de Regressão (b) - 425
    Fases da Regressão Linear Simples - 426
    Estimação dos Parâmetros do Modelo de Regressão Linear Simples - 426
    Coeficiente de Explicação ou de Determinação (R2) - 438
    Distribuição F-Snedecor - 441
    Análise da Variância - 443
    Modelo de Classificação Única - 443
    Teste de Comparação Múltipla - 450
    Diferença Mínima Significante (d.m.s) - 450
    Teste de Tukey - 451
    Testes de Significância da Existência de Regressão Linear Simples ou Teste da Significância do Coeficiente de Explicação (R2) - 452
    Validação das Pressuposições Básicas - 459
    Análise dos Resíduos - 460
    Ausência de Pontos Discrepantes (Outlier) - 463
    Independência ou Não Autocorrelação Residual - 464
    Variância Constante (Homocedasticidade) - 465
    Normalidade - 466
    Importância da Análise dos Resíduos - 468
    Atividades Propostas - 469


    Bibliografia - 499
    Anexos - 503

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:552
    Origem:Nacional
    Editora:Editoria Ciência Moderna
    Idioma:Português
    Edição:1ª Edição
    Ano:2015
    ISBN:9788539906833
    Encadernação:Digital
    Autor:Giovani Glaucio de Oliveira Costa
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