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Módulo 1. Descrição e exploração de dados

1.1. Introdução à Estatística

1.1.1. Estatística dos conceitos básicos
1.1.2. Objetivo da análise exploratória de dados ou Estatística descritiva
1.1.3. Tipos de variáveis e escalas de medição
1.1.4. Arredondamento e notação científica

1.2. Resumo de dados estatísticos      

1.2.1. Distribuições de frequência: tabelas
1.2.2. Agrupamento de intervalos
1.2.3. Representações gráficas
1.2.4. Diagrama diferencial
1.2.5. Diagrama integral

1.3. Estatística descritiva unidimensional

1.3.1. Características da posição central: média, mediana, moda
1.3.2. Outras características de posição: quartis, decis e percentis
1.3.3. Características de dispersão: variação e desvio de padrão (amostra e população), intervalo, intervalo interquartil
1.3.4. Características de dispersão relativa
1.3.5. Pontuações tipificadas
1.3.6. Características da forma: simetria e curtose

1.4. Complementos no estudo de uma variável

1.4.1. Análise exploratória: diagrama de caixa e outros gráficos
1.4.2. Transformação de variáveis
1.4.3. Outras médias: geométrica, harmônica, quadrática
1.4.4. A desigualdade de Chebyshev

1.5. Estatística descritiva bidimensional

1.5.1. Distribuições de frequências bidimensionais
1.5.2. Tabelas estatísticas de dupla entrada Distribuições marginais e condicionais
1.5.3. Conceitos de independência e dependência funcional
1.5.4. Representações gráficas

1.6. Complementos no estudo das variáveis 

1.6.1. Características numéricas de uma distribuição bidimensional
1.6.2. Momentos conjuntos, marginais e condicionais
1.6.3. Relação entre medidas marginais e condicionais

1.7. Regressão

1.7.1. Linha geral de regressão
1.7.2. Curvas de regressão 
1.7.3. Ajuste linear
1.7.4. Predição e erro

1.8. Correlação

1.8.1. Conceito de correlação
1.8.2. Razões de correlação
1.8.3. Coeficiente de correlação de Pearson
1.8.4. Análise da correlação

1.9. Correlação entre atributos 

1.9.1. Coeficiente de Spearman
1.9.2. Coeficiente de Kendall
1.9.3. Qui quadrado

1.10. Introdução às séries temporais

1.10.1. Séries cronológicas
1.10.2. Processos estocásticos

1.10.2.1. Processos estacionários
1.10.2.2. Processos não estacionários

1.10.3. Modelagem
1.10.4. Aplicações

Módulo 2. Projetos de amostragem

2.1. Considerações gerais sobre amostras

2.1.1. Introdução
2.1.2. Notas históricas
2.1.3. Conceito de população, estrutura e amostra
2.1.4. Vantagens e desvantagens da amostragem
2.1.5. Etapas de um processo de amostragem
2.1.6. Aplicações da amostragem
2.1.7. Tipos de amostragem
2.1.8. Projetos de amostragem

2.2. A amostragem aleatória simples

2.2.1. Introdução
2.2.2. Definição de projeto de amostra MAS (N, n), MAS.R e parâmetros associados
2.2.3. Estimativa dos parâmetros populacionais
2.2.4. Determinação do tamanho da amostra (sem reposição)
2.2.5. Determinação do tamanho da amostra (com reposição)
2.2.6. Comparação entre amostragem aleatória simples sem e com reposição
2.2.7. Estimativa em subpopulações

2.3. Amostragem probabilística

2.3.1. Introdução
2.3.2. Projeto ou procedimento de amostras
2.3.3. Estatísticas, estimadores e suas propriedades
2.3.4. Distribuição de um estimador na amostragem
2.3.5. Seleção de unidades sem e com reposição Probabilidades iguais
2.3.6. Estimativa simultânea de variáveis

2.4. Aplicações da amostragem probabilística

2.4.1. Principais aplicações
2.4.2. Exemplos

2.5. Amostragem aleatória estratificada

2.5.1. Introdução
2.5.2. Definição e características
2.5.3. Estimadores sob M.A.E(n)
2.5.4. Afixação
2.5.5. Determinação do tamanho da amostra
2.5.6. Outros aspectos do M.A.E

2.6. Aplicações da amostragem aleatória estratificada

2.6.1. Principais aplicações
2.6.2. Exemplos
2.7. Amostragem sistemática
2.7.1. Introdução
2.7.2. Estimativas na amostragem sistemática
2.7.3. Descomposição da variância em amostragem sistemática
2.7.4. Eficiência da amostragem sistemática em comparação com a MAS
2.7.5. Estimativa da variância: amostras replicadas ou interpenetrantes

2.8. Aplicações amostragem sistemático

2.8.1. Principais aplicações
2.8.2. Exemplos

2.9. Métodos indiretos de estimativa

2.9.1. Métodos de razão
2.9.2. Métodos de regressão

2.10. Aplicações dos métodos indiretos de estimativa

2.10.1. Principais aplicações
2.10.2. Exemplos

Módulo 3. Aplicações estatísticas na indústria

3.1. Teoria das filas

3.1.1. Introdução
3.1.2. Sistemas das filas
3.1.3. Medidas de eficácia
3.1.4. O processo de Poisson
3.1.5. A distribuição exponencial
3.1.6. Processo de nascimento e morte
3.1.7. Modelos de fila com um servidor
3.1.8. Modelos de múltiplos servidores
3.1.9. Modelos de fila com capacidade limitada
3.1.10. Modelos com fontes finitas
3.1.11. Modelos gerais

3.2. Introdução as redes

3.2.1. Conceitos básicos
3.2.2. Redes orientadas e não orientadas 
3.2.3. Representações de matrizes: matrizes de adjacência e incidência

3.3. Aplicações de rede

3.3.1. Árvores: propriedades
3.3.2. Árvores enraizadas
3.3.3. Algoritmo de pesquisa aprofundada
3.3.4. Aplicação à determinação de blocos
3.3.5. Algoritmo de pesquisa de largura
3.3.6. Árvore de cobertura de peso mínimo

3.4. Caminhos e distâncias

3.4.1. Distância em redes
3.4.2. Algoritmo do caminho crítico

3.5. Fluxo máximo

3.5.1. Redes de transporte
3.5.2. Distribuição de fluxo a um custo mínimo

3.6. Técnicas de avaliação e revisão de programas(PERT)

3.6.1. Definição
3.6.2. Método
3.6.3. Aplicações

3.7. Método do caminho crítico ou da rota crítica (CPM)

3.7.1. Definição
3.7.2. Método
3.7.3. Aplicações

3.8. Gerenciamento de projetos

3.8.1. Diferenças e vantagens entre os métodos PERT e CPM
3.8.2. Procedimento para mapear um modelo de rede
3.8.3. Aplicações com duração de atividades aleatórias

3.9. Inventários determinantes

3.9.1. Custos associados aos fluxos
3.9.2. Custos associados aos estoques ou armazenamento
3.9.3. Custos associados aos processos Planejamento de reabastecimento
3.9.4. Modelo de gestão de inventários

3.10. Inventários probabilísticos

3.10.1. Nível de serviço e estoque de segurança
3.10.2. Tamanho ideal do pedido
3.10.3. Um período
3.10.4. Vários períodos
3.10.5. Revisão contínua
3.10.6. Revisão periódica

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