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O curso versa sobre o dimensionamento de
amostra ou cálculo amostral em diversas técnicas estatísticas sob o esquema
de amostragem aleatória simples com/sem reposição, as quais são
essenciais em estudos amostrais observacionais e experimentais. Desta
forma, respondendo duas perguntas fundamentais na fase inicial do
planejamento de um estudo: Como selecionar os indivíduos? Quantos indivíduos?
DESCRIÇÃO
Esse treinamento tem como objetivo fornecer aos
participantes o conhecimento básico para o dimensionamento de amostra em
diversas técnicas estatísticas, usando um software estatístico apropriado
para tal fim. Isto é, cálculo amostral para estimação, testes de hipóteses
e modelos lineares e uso de softwares livres.
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http://www.est.ufmg.br/~thiagords/ESSP.htm
A quem
se destina
Profissionais e estudantes que tem interesse
em cálculo amostral para métodos estatísticos em estudos observacionais e
experimentais.
Formador
Prof. Thiago Rezende
Doutor em Probabilidade e Estatística pela
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), possui Mestrado em Estatística
pela UFMG/UFRJ, bacharelado em Estatística pela UFMG. Tem interesse na área
de métodos quantitativos aplicados à economia, em específico ao estudo dos
mercados financeiros, tendo como linha de pesquisa modelos para análise de
volatilidade e risco no mercado financeiro.
Programa
(20h-aula)
- Tópico 1:
Noções de amostragem e do
software R.
- Tópico 2:
Noções de cálculo
amostral para estimação.
- Tópico 3:
Noções de cálculo
amostral para o processo de tomada de decisão.
- Tópico 4:
Noções de cálculo
amostral para modelos lineares.
Bibliografia:
BOLFARINE, Heleno; DE
OLIVEIRA BUSSAB, Wilton. Elementos de amostragem. São Paulo: Edgard Blücher, 2005.
LOHR, Sharon. Sampling: design and analysis. Cengage Learning, 2009.
Statistics Canada. Surveys methods in practice, 2010.
Preço
R$ 799,00
INSCRIÇÕES
Presencialmente na FUNDEP/UFMG ou no
site da FUNDEP/UFMG:
http://www.cursoseeventos.ufmg.br/CAE/DetalharCae.aspx?CAE=9729
Horário
(20h-aula)
Três encontros presenciais aos sábados:
01/02/19 (8h-12h e 13h-17h), 08/02/19 (8h-12h e
13h-17h), 15/02/2019 (8h-12h).
Pré-requisitos
e metodologia
Formato: Presencial
Relação: 70% Teoria e 30% de Prática
Materiais utilizados e
disponibilizados: resumo das aulas em arquivo de pdf, bancos de dados, códigos
e scripts de comandos do R.
Pré-requisito
Nenhum.
Não é necessário conhecimento do software R e de nenhum outro
software/pacote/App.Desejável: Noções de
estatística.
Recursos Computacionais
Os alunos podem trazer seus notebooks com o software R instalado ou usar
um computador do laboratório computacional.
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