Marinha do Brasil - Quadro Técnico do Corpo Auxiliar (CP-T) - Estatística (Módulo Especial) (Pós-Edital)

1. Curso baseado no Edital de 27 de Fevereiro de 2025  -  (CP-T/2025)
2. Serão abordados os tópicos relevantes (não necessariamente todos) a critério do professor.
3. Carga horária prevista: 88 videoaulas, aproximadamente.
4. Material de apoio personalizado:
- audioaulas;
- degravações (produzidas e organizadas em conformidade com cada videoaula);
- slides para acompanhamento das videoaulas.
5. Não serão ministrados: Bibliografia.Referências Bibliográficas. Controle de Charlier; Correção de Sheppard para a variância; Relações empíricas entre as medidas de dispersão; Dispersão absoluta e relativa; Coeficiente de variação; Momentos; Momentos para dados agrupados; Relação entre momentos; Cálculo dos momentos para dados agrupados; Controle de Charlier e correções de Sheppard para o cálculo dos momentos;
Momentos sob a forma abstrata; Assimetria; Coeficiente quartílico de assimetria; Coeficiente do momento de assimetria;
Coeficientes deassimetria de Pearson; Curtose; Coeficiente do momento de curtose; Coeficiente percentílico de curtose; Momentos, assimetria e curtose da população. NÚMEROS ÍNDICES; - Índices relativos de preço, de quantidade e de valor; Propriedades dos números índices relativos: identidade, reversibilidade no tempo e cíclica ou circular; Decomposição em causas; Índices agregativos simples e ponderados; Índices de Laspeyres, Paasche, Fischer, Marshall-Edgeworth, DrobisheDivisia;Erros nos índices; Mudança de base (base fixa e base móvel).
Testes não paramétricos: teste do sinal, teste do sinal por postos, teste de Mann-Whitney, teste de Kruskal-Wallis, teste de Wilcoxon, teste de qui-quadrado, teste de repetições (análise de repetições) e correlação de posto de Spearman. Fórmulas abreviadas para o cálculo; Regressão; Retas de regressão e o coeficiente de correlação linear; Correlação ordinal; Correlação de atributos; Teoria amostral da correlação; Teoria amostral da regressão; Correlação múltipla; Notação por meio de índice; Equações de regressão e planos de regressão; Equações normais do plano de regressão de mínimos quadrados; Planos de regressão e coeficiente de correlação; Erro padrão de estimativa; Coeficiente de correlação múltipla; Substituição da variável dependente; Generalização para mais de três variáveis; Correlação parcial; Relação entre os coeficientes de correlação múltipla e parcial; Regressão múltipla não linear. ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS- Objetivos; Modelos para séries temporais; Tendência e sazonalidade; Modelos de suavização exponencial; Modelos ARIMA: Identificação, estimação, diagnóstico e previsão; Modelos Sazonais. CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE- Introdução e conceitos fundamentais; Fundamentos do controle estatístico de processos; Gráficos de controle por variáveis; Capacidade do processo; Avaliação de sistemas de medição; Gráficos de controle para processos autocorrelacionados; Gráficos de controle de CUSUM e EWMA; Gráficos de controle por atributos; Inspeção de qualidade.
MATEMÁTICA - Matrizes: operações, equivalência, posto, inversão, determinantes, sistemas lineares, formas quadráticas, autovalores e autovetores; Funções de uma variável: funções, derivadas e limites, máximos e mínimos, cálculo Integral, métodos de integrações, sequências infinitas, séries infinitas, séries de potência; Limites e integrais impróprias, Funções de múltiplas variáveis: limite e continuidade, derivadas parciais, fórmula de Taylor, máximos e mínimos; Integrais múltiplas.RECURSOS COMPUTACIONAIS COM LINGUAGEM R- Pacote Base:Operações Matemáticas, Vetores, Tabela de dados, Matrizes, Acessando valores de posições específicas de objetos, Funções estatísticas básicas; Pacote data.table: Manipulando linhas, Manipulando colunas, Sumarizando dados, Operando um subconjunto de dados, Modifique com set, Data.table e dtplyr; Visualização de dados: Gráficos com o pacote básico, gráficos com ggplot2, Formatos de gráficos no ggplot2, Temas para gráfico ggplot, Título, subtítulo e rótulos aos eixos de um ggplot, escalas no ggplot, cores nos gráficos ggplot, assistentes para ggplot2; Limpeza rápida nos dados: Limpando no mesnodataframe, Produzindo tabelas de frequência para uma variável, Tabulação cruzada; Tabulação dos dados, Estatística descritiva com o pacote desctools, Dados faltantes; Distribuições de Probabilidade: Distribuição normal, As hipóteses de um teste estatístico; Modelagem da relação entre duas variáveis
6. Serão ministradas somente as videoaulas relacionadas no informativo. Portanto, os demais conteúdos mesmo constando no edital, não serão ministrados.