Sumários

Aula 3 - Módulo I (conclusão)

25 Março 2026, 13:30 Manuela Neves

A construção e a interpretação de intervalos de confiança. Ilustração com o R.

 Intervalos de confiança para os parâmetros usuais em uma e duas populações.
 Testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos. Testes de ajustamento.
Ilustração com o R.


Aula 3 - Módulo I (continuação)

18 Março 2026, 16:00 Manuela Neves

Amostragem e Estimação. A amostragem aleatória de uma população finita no R. Conceitos básicos de estimação:  amostra aleatória, estimador e estimativa. Exemplos.
Propriedades dos estimadores.
Ilustração e interpretação com apoio do R. 

Principais métodos de estimação - o método dos momentos e o método da máxima verosimilhança. Propriedades. A utilização do R. Resolução de exercícios.


Aula 3 - Módulo I

18 Março 2026, 13:30 Manuela Neves

Relação entre a distribuição de Poisson e a distribuição exponencial.
As distribuições gama e beta. Principais propriedades.
A Teoria de valores extremos. Porquê a Teoria de valores extremos. Alguns resultados limite. A distribuição generalizada de extremos e as três distribuições: Gumbel, Weibull e Fréchet.


Aula2 -- Módulo I (continuação)

11 Março 2026, 16:00 Manuela Neves

Continuação do estudo dos principais modelos: discretos (as distribuições binomial negativa, geométrica e de Poisson). Estudo das propriedades com apoio do R.

Modelos contínuos: o modelo normal. Propriedades, cálculo de probabilidade, densidade, quantis e geração de valores aleatórios seguindo uma dada lei, usando funções já definidas no R para os modelos mais usuais.

Continuação do estudo dos principais modelos de probabilidade. O Teorema limite central. Interpretação no R. Exercícios. Aplicação do Teorema Limite Central.



Aula2 -- Módulo I

11 Março 2026, 13:30 Manuela Neves

Análise exploratória e visualização de dados univariados: o boxplot e indicadores.

Discussão de exercícios

Os principais modelos de probabilidade discretos e contínuos (revisão): caracterização e estudo das propriedades. Funções em R para os modelos mais usuais. O modelo uniforme discreto. O modelo de Bernoulli e binomial  (revisão)