Estatística Aplicada à Gestão Empresarial
Curso Presencial
Ementa: estatística descritiva, probabilidade, distribuições de probabilidade, amostragem, inferência, testes de hipóteses, números índices.
Recursos necessários: sala de aula equipada com computador equipamento multimídia para projeção. Alunos deverão ter calculadoras disponíveis para uso individual.
Programa:
Parte A: 1. Conceitos básicos da estatística; 1.1. Objetivo da disciplina estatística; 1.2. Estatística descritiva, probabilidade e estatística inferencial; 1.3. Séries estatísticas; 1.4. A representação em classes de freqüência; 1.5 Representação em classes de freqüência; 2. Medidas de tendência central; 2.1. Média aritmética; 2.2. Média geométrica; 2.3. Média harmônica; 2.5. Mediana; 2.6. Moda; 3. Medidas de dispersão; 3.1. Amplitude total; 3.2. Desvio médio; 3.3. Variância e desvio padrão; 3.4. Coeficiente de dispersão relativa; 4. Teoria das probabilidades; 4.1. Experimento aleatório; eventos; espaço amostral; 4.2. Axiomas e teoremas sobre probabilidade; 4.3. Lei aditiva e multiplicativa das probabilidades; 4.4. Probabilidade condicional; 5. Variáveis aleatórias; 5.1. Definição; 5.2. Função de distribuição de probabilidades; 6. Distribuições teóricas de probabilidade; 6.1. Distribuição binomial; 6.2. Distribuição de Poisson; 6.3. Distribuição normal.
Parte B: 1. Fundamentos de amostragem; 1.1. Amostragem e censo; 1.2. Populações finitas e infinitas; 1.3. Amostragem com e sem reposição; 1.7. Amostragem probabilística versus não probabilística; 1.8. Planos de amostragem probabilística; 2. Inferência estatística : estimação; 2.1. Conceituação; 2.2. Estimação por ponto e por intervalo de confiança; 2.3. Distribuições amostrais da média; 2.4. Estimação para a média de uma população; 3. Inferência estatística : teste de hipótese; 3.1. Conceituação; 3.2. Hipótese nula e alternativa; 3.3. Erros do tipo I e do tipo II; 3.4. Teste para a média de uma população; 3.5. Outros tipos de testes de hipóteses; 4. Correlação e regressão linear; 4.1. Relação entre variáveis - covariância; 4.2. Correlação e regressão linear simples; 4.3. Tópicos complementares em análise de regressão; 5. Números índices; 5.1. Definição e aplicação; 5.2. Relativos de base fixa; 5.3. Relativos de base móvel ou de ligação; 5.4. Índices agregativos simples; 5.5. Índices agregativos ponderados - índice de Laspeyres - índice de Paasche - índice de Fisher - índice de Marshall-Edgeworth; 5.6. Principais índices de preços utilizados; 6. Fundamentos de análise multivariada; 6.1. Análise de regressão múltipla; 6.2. Análise fatorial; 6.3. Análise discriminante múltipla.
