Tem números? Então provoca dores de cabeça…
Este é ainda um estigma que se tem em relação à estatística provocado pela sua ligação à matemática. A verdade é que a estatística está presente no nosso dia-a-dia, pelo que é necessário desmistificar a sua realidade. Pretende-se com este livro dar uma visão mais prática desta disciplina.
0. Estatística: aquele bicho feio!
0.1. O que é a estatística?
0.2. População vs amostra
0.3. Tipo de dados
0.4. Softwares estatísticos
0.5. Organização do livro
1. A diferença de tratamento entre diferentes tipos de dados
1.1. Utilização de tabelas para representação de dados
1.1.1. Tabelas de frequências para dados univariados
1.1.2. Tabelas de contingência para dados bivariados
1.2. A representação gráfica dos diferentes tipos de dados
1.2.1. Gráficos utilizados em dados univariados
1.2.2. Gráficos utilizados em dados bivariados
2. Estatística descritiva com dados univariados
2.1. Medidas de localização
2.1.1. Média
2.1.2. Moda
2.1.3. Mediana
2.1.4. Quantis
2.2. Medidas de dispersão
2.2.1. Amplitude total e amplitude inter-quartil
2.2.2. Variância, desvio-padrão e desvio médio absoluto
2.2.3. Coeficientes de dispersão e de variação
2.3. Medidas de assimetria
2.4. Medidas de achatamento
2.5. A caixa de bigode
3. Estatística descritiva com dados bivariados
3.1. Covariância e coeficiente de correlação linear de Pearson
3.2. Coeficiente de correlação de Spearman
3.3. Concentração entre variáveis
3.3.1. Curva de Lorenz
3.3.2. Índice de Gini
4. Noções básicas de probabilidades
4.1. Conceitos elementares de probabilidade
4.2. Propriedades e álgebra das probabilidades
4.3. Teorema da probabilidade total e teorema de Baye
5. Variáveis aleatórias
5.1. Variáveis aleatórias unidimensionais
5.1.1. Definição de uma variável aleatória unidimensional
5.1.2. Função de probabilidade e função de distribuição
5.1.3. Parâmetros de uma variável aleatória unidimensional
5.2. Variáveis aleatórias bidimensionais
5.2.1. Definição de variável aleatória bidimensional
5.2.2. Função de probabilidade conjunta e função de distribuição conjunta
5.2.3. Função de probabilidade marginal e função de probabilidade condicionada
5.2.4. Parâmetros de uma variável aleatória bidimensional
5.2.5. Independência de variáveis aleatórias
5.3. Um exemplo para exercitar!
6. Distribuições de probabilidade
6.1. Distribuições de probabilidade discretas
6.1.1. Distribuição uniforme
6.1.2. Distribuição de Bernoulli e distribuição binomial
6.1.3. Distribuição binomial negativa
6.1.4. Distribuição multinomial
6.1.5. Distribuição hipergeométrica
6.1.6. Distribuição de Poisson
6.2. Distribuições de probabilidade contínuas
6.2.1. Distribuição uniforme
6.2.2. Distribuição normal
6.2.3. Distribuição t-student
6.2.4. Distribuições qui-quadrado e F-Snedecor
6.2.5. Distribuição exponencial
6.3. Aproximações de distribuições de probabilidade
6.3.1. Aproximação da distribuição binomial à normal
6.3.2. Aproximação da distribuição de Poisson à normal
7. Distribuições amostrais de probabilidade
7.1. Distribuição amostral da média
7.2. Distribuição amostral da proporção
7.3. Distribuição amostral da variância
7.4. Distribuição amostral da diferença de médias
7.5. Distribuição amostral da diferença de proporções
7.6. Distribuição amostral da razão de variâncias
7.7. Resumo das distribuições amostrais
8. Estimação intervalar
8.1. Uma metodologia de abordagem aos intervalos de confiança
8.2. Intervalos de confiança para a média
8.3. Intervalos de confiança para a proporção
8.4. Intervalos de confiança para a variância
8.5. Intervalos de confiança para a diferença de médias
8.6. Intervalos de confiança para a diferença de proporções
8.7. Intervalos de confiança para a razão de variâncias
8.8. Intervalos de confiança para o coeficiente de correlação
8.9. Quadro resumo
9. Testes de hipóteses paramétricos
9.1. Uma metodologia de abordagem aos testes de hipóteses
9.2. Erros nos testes de hipóteses, potência de teste e p-value
9.3. Teste de hipóteses para a média
9.4. Teste de hipóteses para a proporção
9.5. Teste de hipóteses para a variância
9.6. Teste de hipóteses para a diferença de duas médias
9.7. Teste de hipóteses para a diferença de proporções
9.8. Teste de hipóteses para a razão de variâncias
9.9. Teste de hipóteses para o coeficiente de correlação
9.10. Teste de hipóteses para igualdade de múltiplas médias: Análise de variância – ANOVA
9.10.1. Análise de variância – 1 factor
9.10.2. Análise de variância – 2 factores
9.10.3. Testes de comparação múltipla
9.11. Quadro resumo
10. Teste de hipóteses não paramétricos
10.1. Teste de ajustamento do qui-quadrado
10.2. Testes de associação
10.2.1. Teste de independência do qui-quadrado
10.2.2. Teste de correlação ordinal de Spearman
10.3. Outros testes não paramétricos – testes de localização
11. Regressão linear simples e regressão linear múltipla
11.1. O método dos mínimos quadrados na regressão linear simples
11.2. O método dos mínimos quadrados na regressão linear múltipla
11.3. A tabela Anova e o coeficiente de determinação
11.4. Premissas e propriedades dos estimadores
11.5. Inferência
11.5.1. Testes de hipóteses sobre os parâmetros
11.5.2. Intervalos de confiança
11.5.3. Previsão pontual e cálculo do resíduo de estimação
11.6. Um exemplo de um modelo de regressão linear simples
11.7. Um exemplo de um modelo de regressão linear múltipla
11.8. Utilização do modelo para inferência
11.9. Regressão não linear
Anexo – Tabelas estatísticas
A.1. Distribuição Normal
A.2. Distribuição t-student
A.3. Distribuição F-Snedecor
A.4. Distribuição qui-quadrado
A.5. Transformação de r em Zr
Bibliografia
