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Árvore com ligações entre os principais temas de probabilidade e estatística apresentados na matéria. 

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Árvore com ligações entre os principais temas de probabilidade e estatística apresentados na matéria. 

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- LEVINE, David M.; STEPHAN, David F.; SZABAT, Kathryn A. Estatística - Teoria e Aplicações usando MS Excel em Português, 7ª edição. Grupo GEN, 2016. ISBN: 9788521631972.

- NETO, Pedro Luiz de Oliveira C. Probabilidades. Editora Blucher, 2006. ISBN: 9788521215349.

-BARBETTA, Pedro A.; REIS, Marcelo M.; BORNIA, Antonio C. Estatística : Para Cursos de Engenharia e Informática, 3ª edição.  Grupo GEN, 2010. ISBN: 9788522465699.

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Estatística descritiva: medidas de posição e medidas de dispersão

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Estatística descritiva: medidas de posição e medidas de dispersão

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Medidas de posição para media, moda, mediana e medidas de dispersão para amplitude total, desvio médio e variância

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Conceito de  dados qualitativos e quantitativos

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Conceito de  dados qualitativos e quantitativos

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Controle Estatistico do Processo : cartas por controle de atributos

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Controle Estatistico do Processo : cartas por controle de atributos

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O conteudo abordado nos slides se trata do controle por atributos por fração de defeitos conformes e não- conformes (Grafico p) e de defeitos por unidades (Gráfico U).

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 Cartas de Controle - Gráfico de controle de variável - média e amplitude apresentados pelo professor Lucas Brando.

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Controle estatístico de processo: Cartas de controle por variáveis

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Controle estatístico de processo: Cartas de controle por variáveis

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[CEP] 17 - Cartas de Controle - Gráfico de controle de variável - média e amplitude

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Terminologia da conclusão final nos testes de hipóteses

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Terminologia da conclusão final nos testes de hipóteses

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É muito importante formular corretamente uma conclusão final para os testes de hipóteses, pois é através dele que podemos fazer a alegação da aceitação ou rejeição da hipótese apresentada/estudada.

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Distribuição de Probabilidade: Binomial e Normal ( Video)

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Distribuição de Probabilidade: Binomial e Normal ( Video)

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Vídeo explicativo sobre a distribuição da probabilidade normal e binomial, apresentados por Kalyana e Tiago.

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Distribuições de Probabilidade: Binomial e Normal (Slide)

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Distribuições de Probabilidade: Binomial e Normal (Slide)

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Slides utilizados no vídeo (https://drive.google.com/file/d/1vN6ExuEAzNMaIWGNIJvHozte73s5HTZj/view?usp=sharing) com o conteúdo de distribuição de probabilidade normal e binomial.

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fonte: BARBETTA, REIS e BORNIA – Estatística para Cursos de Engenharia e Informática. Atlas, 2004 

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Variáveis Aleatórias : conceitos, discretas, continuas e propriedades.
Itens 5.1 e 6.1 do Livro Barbetta.

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Conceitos básicos de probabilidade e estatística, tais como dados, amostra, variável, população, etc.

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Aplicação do Treinamento de Equilíbrio em Jogadores de Basquete. Autor: Kalyana Goulartt e Tiago Carlet, pesquisa com base no tcc de Thayanne Sales Raposo.

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 Analise de Variância: experimento com dois fatores aplicados no treinamento de equilibrio de jogadores de basquete

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 Analise de Variância: experimento com dois fatores aplicados no treinamento de equilibrio de jogadores de basquete

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Este trabalho consiste em um estudo com base em um TCC, na qual o autor do trabalho buscou utilizar dados para fazer a aplicação da ANOVA com dois fatores.

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Aplicação do Treinamento de Equilíbrio em Jogadores de Basquete (1)

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Representação tabular e gráfica de dados qualitativos por Cibele Russo

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Apresentação de dados qualitativos e quantitativos por tabelas e gráficos

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Apresentação de dados qualitativos e quantitativos por tabelas e gráficos

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Aula 2a Representação tabular e gráfica de dados qualitativos

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Estudo sobre a Analise utilizando ANOVA

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Introdução

Até aqui vimos como é possível comparar médias de até dois grupos usando o teste t, por exemplo. Entretanto, em muitas situações estamos interessados em examinar se 3 ou mais grupos (ou condições) difererem entre si. Por exemplo, suponha que três turmas de Bioestatística estão sendo ofertadas neste quadrimestre e estamos interessados em saber se o desempenho dos alunos destas turmas foi diferente? Alguém poderia sugerir o seguinte "por que não usar vários testes t para investigar isto?". Em outras palavras, se comparararmos as turmas A e B; depois as turmas A e C e, finalmente, as turmas B e C não levaria ao que estamos interessados? Embora estes testes consigam cumprir estes objetivos e testar as diferenças, esta abordagem não é adequada por algumas razões [1]:

As médias dos grupos que não estão sendo comparados são ignoradas

Aumenta a chance de erro tipo I e, portanto, aumenta a probabilidade de observar diferenças significativas por acaso

Quanto mais médias (grupos) existem para comparar, maior é o número de testes estatíticos (e.g. testes t)

Portanto, uma outra abordagem é necessária para responder se estas diferenças existem. Este é um problema frequente em estudos clínicos uma vez que necessitamos entender os efeitos de intervenções (e.g. intervenções terapêuticas ou preventivas) quando mais de 2 grupos ou mais de uma fator são envolvidos. Portanto, a análise de variância (ANOVA) é uma das ferramentas mais utilizadas neste tipo de estudo pois é uma abordagem estatística capaz de examinar diferenças observadas nas médias dos grupos (baseado em suas variâncias esperadas) e as variâncias não explicadas devido a chance por exemplo. Então, ao invés de usarmos a distribuição z ou t usaremos uma outra família de distribuição conhecida como F também conhecida como distribuição de Fisher-Snedecor devido a contribuição de Ronald Fisher.

ANOVA como regressão linear

Na verdade esta abordagem não é diferente da que vimos anteriormente em regressão linear onde podemos predizer a variável dependente a partir de uma variável independente (ou a partir de vários preditores se for uma regressão múltipla). A diferença é que em regressão linear simples, as variáveis independente e dependente são variáveis contínuas e o modelo de regressão é expresso da seguinte forma

\[ \hat{Y} = \hat{\beta{_0}} + \hat{\beta{_1}} X + \epsilon \]

Por exemplo, suponha que queremos predizer o salário dos professores (variável dependente, Y) pelo tempo de trabalho em anos (variável independente, X). Note que ambas são variáveis contínuas. Imagine agora que, ao invés do tempo de trabalho, usássemos o gênero (homem vs. mulher) como variável independente, ou seja, uma variável categórica. A Figura abaixo ilustra esta condição. Suponha que 65 (mulher) e 90 (homem) são os níveis da variável independente categórica. Podemos observar que em cada nível a variável dependente (salário, Y) segue uma distribuição normal com média 0 e variância \(\sigma{^2}\). Em outras palavras, para cada nível da variável independente (X) a variável dependente tem média (\(\hat{Y} = \hat{\beta{_0}} + \hat{\beta{_1}} X\)) e desvio padrão (\(\sigma\)).

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Até aqui vimos como é possível comparar médias de até dois grupos usando o teste t, por exemplo. Entretanto, em muitas situações estamos interessados em examinar se 3 ou mais grupos (ou condições) difererem entre si. Por exemplo, suponha que três turmas de Bioestatística estão sendo ofertadas neste quadrimestre e estamos interessados em saber se o desempenho dos alunos destas turmas foi diferente?

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Distribuição de probabilidade: Distribuição de probabilidade uniforme discreta

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Distribuição de probabilidade: Distribuição de probabilidade uniforme discreta

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Probabilidade Aula 17 - Distribuições de Probabilidade - Distribuição Uniforme Discreta

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"O que é probabilidade continua? "

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O que é, fórmula e exemplo do conceito de permutação