Lato Sensu

Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão (BI11)

Descrição

Nesse curso são apresentados os conceitos básicos de probabilidade e inferência estatística, além de exemplos de aplicação em sistemas de apoio à decisão. Os fundamentos teóricos das técnicas de inteligência computacional encontram-se em muitas das técnicas estatísticas, na teoria de probabilidade e nos processos estocásticos. O conhecimento destas teorias é necessário para melhorar o entendimento das técnicas de inteligência computacional e por fornecer melhores critérios na modelagem de problemas reais, facilitando assim a hibridização delas com outras teorias.

Objetivos

Não Disponível.

Ementa

Definições básicas: probabilidade, espaço amostral, eventos, propriedades das probabilidades; variáveis aleatórias, densidade, função de distribuição, momentos; Probabilidade condicional, Independência; Médias e Variâncias; Variáveis discretas; Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial negativa, Poisson;Variáveis contínuas: Uniforme, Exponencial, Gama, Qui-quadrado, LogNormal, Weibull, t, F, Beta, Normal, Normal bivariada; O teorema central do limite e a importância da distribuição normal; Estimação por máxima verossimilhança e métodos de momentos, propriedades dos estimadores; Intervalos de confiança; Teste de hipótese para amostrais normais.

Cursos
  • BI-Master
Pré-Requisitos

Nenhum pré-requisito encontrado.

Professores

Não Disponível.

Bibliografia
  • Apostila: Cópia das transparências de aula.
  • Software: SPSS.
Avaliação

Não disponível

Carga Horária

Não Disponível.

Outras Informações

Não Disponível.

Ementa Detalhada

Não Disponível.