Apresentar vários conceitos e técnicas fundamentais de inferência estatística, desenvolvendo no aluno a linguagem neccessária para que acompanhe disciplinas mais especializadas do curso de Estatística.

Comparação de dois tratamentos: testes de hipóteses paramétricos e não-paramétricos; tabelas de contingência; regressão linear simples: estimação dos parâmetros e validação do modelo; correlação; análise de variância de um e dois fatores.

1. Comparação de Duas Populações: Teste paramétrico para duas médias: amostras emparelhadas e independentes; testes não-paramétricos (teste de Mann-Whitney para amostras independentes, teste de Wilcoxon para amostras emparelhadas); teste paramétrico para duas variâncias (teste F).
2. Análise de Dados Categorizados: Teste para duas proporções (teste Z); tabela de contingência; teste qui-quadrado (homogeneidade, independência e bondade do ajuste); medidas de associação: risco relativo e razão de chances.
3. Análise de Variância: Conceitos básicos; análise de variância com um fator; análise de variância com dois fatores.
4. Regressão Linear: Correlação; modelo de regressão linear simples; o método de mínimos quadrados; estimação e testes de hipóteses; medidas de ajuste; análise de resíduos; outliers.

A matéria da primeira prova será aquela lecionada até a data do evento. A matéria da segunda prova será aquela lecionada entre a primeira prova e a data de sua realização. A prova suplementar avaliará toda a matéria lecionada e é optativa àqueles que estiverem aprovados. A nota final é a soma das notas das duas melhores provas com as das listas. Serão considerados aprovados os alunos frequentes que obtiverem no mínimo 60 (sessenta) pontos.

A presença dos alunos será apurada por meio de chamada nominal. A condição da aprovação é o comparecimento do(a) aluno(a) a, no mínimo, 75% (setenta e cinco por cento) das aulas programadas, sem abono, conforme Resolução 04, de 16/09/86, do Conselho Federal de Educação, registrada pelo Of. Circular 036/87-DRCA, de 09/02/87, da diretoria do Departamento de Registro e Controle Acadêmico da UFMG.

Básica:

• Triola, M. F. Introdução à Estatística. 9ª Ed., LTC - Livros Técnicos e Científicos Editora S.A., Rio de Janeiro, 2005. (livro texto, Capítulo 11)
• Montgomery, D. C. & Runger, G. C. Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. 6ª Ed., LTC - Livros Técnicos e Científicos Editora S.A., Rio de Janeiro, 2018. (livro texto, Capítulo 11)

Complementar:

• Farias, A. A.; Soares, J. F. & Cesar, C.C. Introdução à Estatística. 2ª ed., LTC - Livros Técnicos e Científicos Editora S.A., Rio de Janeiro, 2003.
• Magalhães, M. N. & Lima, C. P. Noções de Probabilidade e Estatística. 6ª ed., Ed. Edusp, São Paulo, 2004.
• Meyer, P. L. Probabilidade. LTC, 2^a ed., 1983.
• Bussab, W. & Morettin, P. A. Estatística Básica. Atual Editora, 5ª Ed., 2002.
• Morettin, L. G. Estatística Básica - Probabilidade. Vols. 1, MAKRON Books do Brasil Editora Ltda., São Paulo, 1999.
• Morettin, L. G. Estatística Básica - Inferência. Vols. 2, MAKRON Books do Brasil Editora Ltda., São Paulo, 1999.
• Werkema, M. C. C. Ferramentas Estatísticas Básicas para o Gerenciamento de Processos. Volume 2 da Série Ferramentas da Qualidade. Fundação Cristiano Ottoni, EE-UFMG, Belo Horizonte, 1995.
• Werkema, M. C. C. Como Estabelecer Conclusões com Confiança: Entendendo Inferência Estatística. Volume 4 da Série Ferramentas da Qualidade. Fundação Cristiano Ottoni, EE-UFMG, Belo Horizonte, 1996.
• Ross, S. Probabilidade - Um curso moderno com aplicações. Bookman, 8ª ed., 2010.
• Bhattacharyya, G. K. & Johnson, R. A. Statistical Concepts and Methods. John Wiley & Sons, New York, 1977.