A disciplina pretende dar ao aluno o conhecimento de técnicas estatísticas para a coleta, a disposição e o processamento de dados (informação), bem como da forma de integração destas técnicas aos métodos de solução de problemas.

Probabilidade; variáveis aleatórias discretas e contínuas; estatística descritiva; estimação; testes de hipóteses; regressão e correlação.

1. Probabilidade: Experimento aleatório. Espaço amostral. Definições clássica, frequentista e axiomática de probabilidade. Eventos: operações com eventos. Probabilidade condicional. Independência de eventos. Regra do produto. Teorema da probabilidade total. Teorema de Bayes (8 horas).
2. Variáveis aleatórias discretas: Conceito de variável aleatória discreta. Função de probabilidade. Função de distribuição acumulada. Média. Variância. Percentis. Distribuições especiais de variável discreta: Bernoulli, Binomial, Geométrica, Poisson (10 horas).
3. Variáveis aleatórias contínuas: Conceito de variável aleatória contínua. Função densidade de probabilidade. Função de distribuição acumulada, média, variância, percentis. Distribuições especiais de variável contínua: Uniforme, Exponencial - e sua relação com a Poisson, Normal, lognormal, valores extremos, Weibull. Identificação de uma distribuição usando gráficos em papel de probabilidade (10 horas).
4. Estatística descritiva: Descrição de dados. Representação gráfica: gráfico de barras, histogramas, polígono de freqüências, diagrama de freqüências acumuladas, ogiva. Medidas de locação: média, mediana, moda, percentis. Medidas de variabilidade: amplitude, variância, desvio-padrão, distância interquartílica, coeficiente de variação (8 horas).
5. Estimação: Estimação pontual: estimadores para a média e a variância. Distribuição desses estimadores no caso normal. Distribuição da média no caso não normal: Teorema Central do Limite. Intervalos de confiança para a média e proporção, intervalo de confiança para a variância no caso normal (8 horas).
6. Testes de hipóteses: Definições básicas: hipótese nula, hipótese alternativa, nível de significância, probabilidade de significância. Testes sobre a média. Comparação entre duas médias, comparações emparelhadas. Testes sobre a variância, caso normal. Comparação entre duas variâncias, caso normal. Teste qui-quadrado para ajustar uma distribuição (8 horas).
7. Regressão e correlação: Diagrama de dispersão, coeficiente de correlação, ajuste de uma reta de regressão. Análise de resíduos. Tabela de Análise de Variância. Coeficiente de determinação múltipla (R²). Estimador da variância do modelo, teste F para o ajuste do modelo. Intervalos de confiança e testes de hipóteses sobre os parâmetros. Intervalo de predição de futuras observações. Teste de falta de ajuste. Transformações (8 horas).

As provas são individuais e sem consulta. No Ensino Remoto Emergencial, as provas são no Moodle, individuais e com consulta apenas ao material do próprio aluno. A matéria da primeira prova será aquela lecionada até a data da realização desta prova. A matéria da segunda prova será aquela lecionada entre a primeira prova e a data da realização da segunda prova. 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 e dos pontos obtidos nos questionários e nas listas de exercícios. 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. Em outras palavras, o estudante poderá ter até 14 (quatorze) faltas ao longo do semestre.
No Ensino Remoto Emergencial, a presença será apurada indiretamente por meio de atividades remotas, a serem completadas pelos estudantes, tais como questionários, listas de exercícios e provas.

Básica:

• Montgomery, D. C. & Runger, G. C. Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. 7^a Ed., LTC - Livros Técnicos e Científicos Editora S.A., Rio de Janeiro, 2021. (livro texto, Capítulos 1 a 4, 6 a 9 e 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. 6^a ed., Ed. Edusp, São Paulo, 2004.
• Meyer, P. L. Probabilidade. LTC, 2^a. Ed., 1983.
• Bussab, W. & Morettin, P. A. Estatística Básica. Atual Editora, 5^a. 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.
• Werkema, M. C. C. & Aguiar, S. Análise de Regressão: Como Entender o Relacionamento entre as Variáveis de um Processo. Volume 7 da Série Ferramentas da Qualidade. Fundação Cristiano Ottoni, EE-UFMG, Belo Horizonte, 1996.
• Bhattacharyya, G. K. & Johnson, R. A. Statistical Concepts and Methods. John Wiley & Sons, New York, 1977.