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CURSO DE EXTENSÃO

 

Não é necessário conhecimento do software R e de nenhum outro software/pacote/App.

LISTA DE ESPERA (clique aqui!)

 

O CURSO

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

Prof. Daniel Valadares

Miguel Gonzaga (monitor)

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$ 599,00

INSCRIÇÕES

Presencialmente na FUNDEP/UFMG ou no site da FUNDEP/UFMG:

https://www.cursoseeventos.ufmg.br/CAE/DetalharCae.aspx?CAE=11283

Horário (20h-aula)

Três encontros on-line aos sábados:

Turma 01:

- Videoaulas (assíncrono);

- Três encontros aos sábados (síncrono, on-line) :

02/12/23: 8h-12h.

09/12/23: 8h-12h.

16/12/23: 8h-12h.

Turma 02:

- Videoaulas (assíncrono);

- Três encontros aos sábados (síncrono, on-line) :

13/01/24: 8h-12h.

20/01/24: 8h-12h.

27/01/24: 8h-12h.

Pré-requisitos e metodologia

Formato: Presencial
Relação: 75% Teoria e 25% 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. 

 

INFORMAÇÕES

Carga horária: 20 horas

Investimento: R$ 599,00 em 4x de R$ 149,75 no cartão de crédito ou

R$ 549,00 à vista (10% de desconto).

Dias:

Turma 01: 02/12/23, 09/12/23 e 16/12/23.

Turma 02: 13/01/24, 20/01/24 e 27/01/24.

Inscrição: Presencialmente na FUNDEP/UFMG ou no site da FUNDEP/UFMG

 

https://www.cursoseeventos.ufmg.br/CAE/DetalharCae.aspx?CAE=11283

Local de Realização: on-line(Microsoft Teams)

Período de Inscrição:

Turma 01: 18/09/2023 a 30/11/2023.

Turma 02: 18/09/2023 a 09/01/2024.

 

CONTATO

Emails: cursosextensaolstufmg@gmail.com ou dest@est.ufmg.br

Telefone: (31)3409-5920

MÍDIAS SOCIAIS

FACEBOOK: https://www.facebook.com/profile.php?id=61550772173926&is_tour_dismissed=true

Instagram:  https://www.instagram.com/lstufmg/

Linkedin: lst-ufmg

 

NOSSA EQUIPE

Thiago Rezende, coordenador e formador. Currículo LATTESPágina Pessoal

Daniel Valadares, instrutor.

Miguer Gonzaga, Monitor e graduando em Estatística pela UFMG.

Maria Cristina, técnico-administrativo, Administrativo.

Ana Maltez, técnico-administrativo, Administrativo.

Leandro Garcia, técnico-administrativo, Administrativo.

Wilton Ribeiro, técnico-administrativo, Recursos computacionais.