1. Curso baseado no Edital Concurso de Admissão 2023
2. Serão abordados os tópicos relevantes (não necessariamente todos) a critério do professor.
3. Carga horária prevista: 331 videoaulas, aproximadamente.
4. Material de apoio personalizado:
- audioaulas;
- resumos (produzido e organizado em conformidade com cada videoaula);
- slides para acompanhamento das videoaulas.
5. Não serão ministrados: Referências Bibliográficas. Em Língua Portuguesa: A estilística da palavra e a estilística da frase. Conhecimentos Específicos: i. Indicadores-chave de desempenho (KPI). f. Métodos de seleção de variáveis. g. Análise de resíduos.h. Estimação por Mínimos Quadrados e interpretação de coeficientes. i. Testes de hipóteses. 8. Estimação por Máxima Verossimilhança (EMV) a. EMV da média de uma população normal. b. EMV de parâmetros de um modelo de regressão normalmente distribuído.c. EMV de qualquer parâmetro de qualquer população. d. Comparação entre os métodos da máxima verossimilhança, de mínimos quadrados e de momentos.e. EMV e a estimação bayesiana. 9. Teoria da Decisão Bayesiana a. Distribuição a prori e a posteriori.b. Estimação como uma decisão. c. Estimação clássica versus bayesiana. d. Testes de hipóteses como uma decisão bayesiana. 10. Testes para Adequabilidade de Ajustamento, Homogeneidade e Independência a. Teste qui-quadrado para ajustamento de dados. b. Teste Kolmogorov-Smirnov para ajustamento de dados. c. Teste qui-quadrado para Homogeneidade. d. Teste qui-quadrado para Independência. 11. Séries Temporais; a. Suavização, tendência, sazonalidade e alisamento exponencial. b. Estacionariedade, autocovariância, autocorrelação e espectro. c. Modelos ARMA, ARIMA e SARIMA. d. Análise de intervenção. e. Análise espectral. e. Geração de números aleatórios pelo método da transformação integral.

AULAS EM PDF AUTOSSUFICIENTES:

1. Conteúdo produzido por mestres especializados na leitura como recurso didático completo.
2. Material prático que facilita a aprendizagem de maneira acelerada.
3. Exercícios comentados.
4. Não será ministrado Aula Essencial 80/20.
5. Não serão ministrados em PDF: Bibliografia. 16. A estilística da palavra e a estilística da frase. Em conhecimentos específicos: h. Quartis e percentis. i. Indicadores-chave de desempenho (KPI). 3. Teoria da Estimação a. Métodos de estimação. b. Propriedades desejáveis dos estimadores. c. Estimação de médias, diferenças de médias, proporções e variâncias. b. Experimentos fatoriais. c. Blocos incompletos. d. Fatores fixos e aleatórios. e. EMV e a estimação bayesiana. 9. Teoria da Decisão Bayesiana a. Distribuição a prori e a posteriori. b. Estimação como uma decisão. c. Estimação clássica versus bayesiana. d. Testes de hipóteses como uma decisão bayesiana. 10. Testes para Adequabilidade de Ajustamento, Homogeneidade e Independência a. Teste qui-quadrado para ajustamento de dados. b. Teste Kolmogorov-Smirnov para ajustamento de dados. c. Teste qui-quadrado para Homogeneidade. d. Teste qui-quadrado para Independência. 11. Séries Temporais a. Suavização, tendência, sazonalidade e alisamento exponencial. b. Estacionariedade, autocovariância, autocorrelação e espectro. c. Modelos ARMA, ARIMA e SARIMA. d. Análise de intervenção. e. Análise espectral. 12. Simulação e Recursos Computacionais a. Funções e comandos essenciais do software R. b. Estrutura de dados do software R. c. Manipulação de banco de dados no software R. d. Funções estatísticas usando o software R. e. Geração de números aleatórios pelo método da transformação integral. f. Gráficos e Tabelas Dinâmicas no Excel.