Estatística Básica (Módulos 1-5)
1 Introdução à Estatística
Conceitos básicos, população vs. amostra, tipos de dados. Foco: Fundamentos da estatística.
2 Variáveis e Mensuração
Classificação de variáveis: qualitativas, quantitativas, discretas, contínuas. Foco: Tipos de dados e como medi-los.
3 Métodos de Amostragem
Técnicas: aleatória simples, estratificada, sistemática, por conglomerados. Foco: Como selecionar amostras representativas.
4 Organização de Dados
Tabelas de frequência (simples, acumulada), distribuição de frequências para dados agrupados. Foco: Estruturar dados brutos.
Medidas & Gráficos (Módulos 6-10)
6 Gráficos Estatísticos (Pt 2)
Boxplot (diagrama de caixa), gráficos de dispersão, gráficos de linha. Foco: Visualização de distribuição e relações.
7 Medidas de Tendência Central
Média (aritmética, ponderada), mediana, moda. Propriedades e cálculo. Foco: Identificar o centro dos dados.
8 Medidas de Dispersão
Amplitude, variância (populacional, amostral), desvio padrão, coeficiente de variação. Foco: Medir a variabilidade dos dados.
9 Análise Exploratória (AED)
Identificação de outliers (usando boxplot, Z-score), análise de assimetria e curtose. Foco: Investigar características dos dados.
Probabilidade Básica (Módulos 11-15)
11 Introdução à Probabilidade
Espaço amostral, eventos, definições básicas (clássica, frequentista). Axiomas. Foco: Fundamentos da probabilidade.
12 Probabilidade Condicional
Definição, regra do produto, independência de eventos, Teorema de Bayes. Foco: Probabilidade dado que outro evento ocorreu.
13 Variáveis Aleatórias
Discretas vs. contínuas. Função de probabilidade (FP) e função densidade de probabilidade (FDP). Valor esperado. Foco: Mapear resultados a números.
14 Distribuições Discretas (Pt 1)
Distribuição de Bernoulli, Distribuição Binomial. Propriedades e aplicações. Foco: Modelos para contagens de sucessos.
Distribuições & Correlação (Módulos 16-20)
16 Distribuição Normal
Propriedades (curva de sino), Distribuição Normal Padrão (Z), Tabela Z, aplicações. Foco: A distribuição contínua mais importante.
17 Outras Distrib. Contínuas
Distribuição Exponencial (tempo até evento), Distribuição Uniforme. Foco: Modelos para tempo e intervalos.
18 Correlação e Regressão
Diagrama de dispersão, Coeficiente de Correlação de Pearson, introdução à regressão linear simples. Foco: Medir e modelar relações lineares.
19 Aplicações em Decisão
Uso de modelos probabilísticos em sistemas de informação (ex: filtros de spam, recomendação). Foco: Probabilidade na prática de TI.
Conjuntos Básicos (Módulos 21-25)
21 Conceitos Fundamentais
Definições (elemento, conjunto), pertinência (∈, ∉), representação, igualdade de conjuntos. Foco: Vocabulário e notação de conjuntos.
22 Operações entre Conjuntos (Pt 1)
União (∪), Interseção (∩), Diferença (A - B). Foco: Combinar e comparar conjuntos.
23 Operações entre Conjuntos (Pt 2)
Conjunto complementar (A'), Leis de De Morgan, propriedades das operações. Foco: Operações avançadas e propriedades.
24 Diagramas de Venn
Representação gráfica de conjuntos e operações. Resolução de problemas com diagramas. Foco: Visualizar relações entre conjuntos.
Conjuntos Avançados & Revisão (Módulos 26-30)
26 Relações entre Conjuntos
Subconjuntos (⊂, ⊆), Conjunto das partes (potência), Partições de um conjunto. Foco: Relações hierárquicas e divisões.
27 Aplicações em Lógica e Algo
Uso de conjuntos em estruturas de dados (Set), lógica booleana, teoria dos grafos (vértices). Foco: Conjuntos na computação.
28 Conjuntos e Banco de Dados
Relação com Álgebra Relacional. Operações de SQL: UNION, INTERSECT, EXCEPT (MINUS). Foco: Teoria de conjuntos em SGBDs.
29 Exercícios Integrados
Problemas que combinam conceitos de conjuntos, probabilidade e estatística descritiva. Foco: Síntese e aplicação combinada.