EMENTA

Estatística como ferramenta para a tomada de

decisões. Análise exploratória dos dados. Coleta

e tratamento dos dados. Gráficos. Tabela de

Distribuições. Medidas de posição central

(média; moda e mediana). Utilizações práticas

das medidas de posição. Medidas de dispersão.

Utilizações práticas das medidas de posição.

Probabilidades: Noções e utilizações.

IV – CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

1 – Introdução à Estatística

- A ciência estatística e suas técnicas.

- Visão global do processo estatístico.

- Motivações e usos da Estatística na

Administração.

- Populações e Amostras.

-Variáveis qualitativas e quantitativas;

Contínuas e discretas.

2–Estatística Descritiva

2.1-Dados Estatísticos:

Coleta de Dados

Tabelas de frequências e agrupamento de dados

Representações Gráficas dos dados estatísticos.

Recursos Computacionais

2.2– Medidas de Tendência Central

Média

Moda

Mediana

Recursos Computacionais

Aplicações práticas das medidas de Tendências

Centrais na Administração.

2.3 – Medidas de Dispersão

Desvio Padrão e Variância

Coeficientes de Variação

Assimetria e Curtose

Recursos Computacionais

Aplicações práticas das medidas de

dispersão na Administração.

3– Noções de Probabilidades

3.1 – Espaço Amostral e Eventos

3.2 – Propriedades das Probabilidades

3.3 – Eventos Soma e Eventos Produto

– Eventos Independentes e Eventos

Condicionados.

– Árvore de Decisão.

BIBLIOGRAFIA

Bibliografia Básica:

BRUNI, ADRIANO LEAL. Estatística Aplicada à Gestão Empresarial.

São Paulo: Atlas, 2007.

ANDERSON; SWEENEY & WILLIAMS. Estatística aplicada à

Administração e Economia. São Paulo: Thonson Learnig, 2007.

MOORE, MCCABE, DUCKWORTH & SCLOVE. A Prática da Estatística

Empresarial. Rio de Janeiro: LTC, 2006.

Bibliografia Complementar:

BUSSAB, W de O; MORETTIN, P.A. Estatística Básica. São Paulo:

Saraiva, 2006.

DOWNING, D; CLARK, J. Estatística Aplicada. 2 ed. São Paulo: Saraiva,

2005.

Visão Geral da Estatística

O que você deve aprender?

A definição de estatística Como distinguir população e amostra, parâmetro e estatística. Como distinguir estatística descritiva e estatística inferencial.

DEFINIÇÃO

Os dados consistem em informações provenientes de observações, contagens, medidas ou respostas.

Estatística é a ciência que se ocupa de coletar, organizar, analisar e interpretar dados a fim de tomar decisões.

DEFINIÇÃO

População é o conjunto de todos os resultados, respostas, medidas ou contagens que são de interesse.

Uma amostra é um subconjunto de uma população.

DEFINIÇÃO

Parâmetro é uma descrição numérica de uma característica da população.

Estatística é uma descrição numérica de uma característica da amostra.

Ramos da Estatística

O estudo da estatística divide-se em dois ramos principais – a estatística descritiva e a estatística inferencial.

DEFINIÇÃO

Estatística descritiva é o ramo que trata da organização, do resumo e da apresentação dos dados.

Estatística inferencial é o ramo que trata de tirar conclusões sobre uma população a partir de uma amostra. A ferramenta básica no estudo da estatística inferencial é a probabilidade.

Tipos de Variável

Como distinguir entre dados de variável qualitativos e dados de variável quantitativos.

DEFINIÇÃO

Os dados qualitativos consistem em atributos, classificações ou registros não numéricos.

Os dados quantitativos consistem em medidas ou contagens numéricas.

As variáveis quantitativas podem ser:

• Discretas: resultantes de contagens, assumindo assim, em geral valores inteiros. Ex: número de filhos, número de peças defeituosas, etc. • Contínuas: assumem valores em intervalos de números reais e geralmente, são provenientes de uma mensuração. Ex: peso, altura, tempo de processamento, etc..