Sumários

A estimativa dos parâmetros da população estatística (cont.). Os testes estatísticos: tipos de testes e sua interpretação.

11 Dezembro 2024, 13:30 Patrícia Catarina dos Reis Macedo Abrantes

Resumo: A estimativa dos parâmetros da população estatística (cont.)

Descrição: A estimativa dos parâmetros da população estatística. 1. Estimar a Média da população a partir da média da amostra; 2. Estimar o Desvio Padrão da população a partir do desvio padrão da amostra; 3. Estimar o intervalo de confiança da média e do desvio padrão em pequenas amostras; 4. Estimar uma proporção (percentagem, etc.) da população a partir da proporção (percentagem) da amostra; 5. (Re)dimensionar a amostra para estimar a média ou desvio padrão dentro de certo intervalo de confiança definido pelo investigador; 6. (Re)dimensionar a amostra para estimar a proporção (percentagem) dentro de certo intervalo de confiança.Resumo: Os testes estatísticos: tipos de testes e sua interpretação.

Descrição: A finalidade dos testes estatísticos. Os testes paramétricos e não paramétricos: características e quando usar. A formulação da hipótese nula e da hipótese de investigação e suas interpretações. Amostras dependentes e amostras independentes: definição e exemplos. Testes para uma, duas e três ou mais amostras. Exemplos de testes paramétricos para amostras independentes (t de Student, F e ANOVA II) e de testes paramétricos para amostras emparelhadas (t de Student). Exemplos de testes não paramétricos para amostras independentes (Chi-quadrado, Kolmogorov-Smirnov, Teste U de Mann-Whitney, Teste H de Kruskal-Wallis) e de testes não paramétricos para amostras emparelhadas (Teste dos Sinais, Teste de McNemar e Teste de Wilcoxon). Interpretação dos níveis de significância estatística.


Continuação da aula anterior. Regressão não linear. Exercícios.

6 Dezembro 2024, 13:30 Rafaello Costa Gomes Vieira Bergonse

Recapitulação teórica dos conceitos essenciais discutidos na aula anterior, relacionados com regressão em geral e regressão linear.

A regressão potencial e exponencial: metodologia usando o Excel e o SPSS, e interpretação dos resultados. Realização de exercícios com os alunos.


O modelo de regressão linear simples

29 Novembro 2024, 13:30 Rafaello Costa Gomes Vieira Bergonse

Recapitulação teórica dos conceitos essenciais inerentes à regressão. O modelo de regressão linear, as suas componentes e os seus significados. Coeficientes de regressão, coeficiente de determinação, resíduos e resíduos padronizados. O significado da significação estatística do modelo e dos coeficientes. Intervalos de confiança para os coeficientes e para os valores estimados. O ajustamento de modelos de regressão linear usando o Excel e o SPSS. Realização de exercícios usando o Excel.


A análise de regressão. A amostragem.

27 Novembro 2024, 13:30 Patrícia Catarina dos Reis Macedo Abrantes

Resumo: A análise de regressão. A amostragem.

Descrição: Interpretação de resíduos. Demonstração de exercícios em Excel sobre o ajuste de diversas funções (lineares e não-lineares) a distintas nuvens de pontos e interpretação de resultados.

A amostragem: noção de amostra, métodos probabilísticos e não probabilísticos.

Resumo: A amostragem: tipos e características. A estimativa dos parâmetros da população estatística

Descrição: A amostragem: noção de amostra, métodos probabilísticos e não probabilísticos. Métodos probabilísticos: Método de amostragem aleatória simples; Método de amostragem sistemática; Método de amostragem estratificada; Método de amostragem por clusters; Método de amostragem multi-etapas; Método de amostragem multi-fásica. Métodos não-probabilísticos: Método de amostragem por conveniência; Método de amostragem intencional; Método de amostragem snowball; Método de amostragem sequencial; Método de amostragem por quotas. Características de cada método.

Pressupostos da estimativa dos parâmetros da população estatística.



Correlação bivariada de Pearson e Spearman. Exercícios

22 Novembro 2024, 13:30 Rafaello Costa Gomes Vieira Bergonse

Introdução teórica à correlação bivariada. Os coeficientes de correlação de Pearson e de Spearman: cálculo, pressupostos e interpretação. O coeficiente de determinação e a sua relação com o coeficiente de correlação de Pearson. O conceito de significação estatística dos coeficientes de regressão. Realização de exercícios.