Codigo | Carga Horária | |||
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T | E | L/P | CHT | |
EPM107 | 0 | 4 | 0 | 160 |
Tipos de variáveis estatísticas e descrição de dados: conceitos de coleta e tratamento de dados experimentais. Interpretação e apresentação dos resultados (representações tabulares e visuais). Conceitos básicos de probabilidade: axiomas, probabilidade condicional, independência de eventos. Lei da probabilidade total e teorema de Bayes. Variáveis aleatórias e distribuições discretas: Uniforme discreta, Triangular, Bernoulli, Binomial, de Poisson, Geométrico e Hipergeométrico. Variáveis aleatórias e distribuições contínuas: Uniforme, Exponencial, de Weibull, Normal, Combinação linear de normais e Log-normal. Introdução à teoria de amostragem: estimadores dos parâmetros populacionais e distribuições amostrais da média e proporção. Estimação de parâmetros populacionais a partir de intervalos de confiança para a média, proporção e variância de uma população. Estimação de parâmetros populacionais a partir de intervalos de confiança para as médias, proporções e variâncias de duas populações. Testes de hipóteses: conceitos e procedimento; testes para uma população (média, proporção e variância. Comparação de duas populações e regressão. Conceitos de planejamento de exper.
A Estatística tem como objetivo principal organizar os dados e transformá-los em informação útil para que se possa, utilizando-se os modelos probabilísticos, realizar as inferências e a tomada de decisão. Em particular, na Engenharia de Produção, a Estatística é uma ferramenta essencial para as áreas administrativas e de gestão da produção, assim como para o planejamento de novos produtos e processos. O conhecimento estatístico será, portanto, utilizado nas diversas áreas de conhecimento da Engenharia de Produção, tais como: Administração de RH, Gestão da Produção, Qualidade, Produtividade, Programação da Produção, Logística e Pesquisa Operacional, entre outras.
Daniel Kashiwamura Scheffer Mais Informações |