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Estatística
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Analista Judiciário – Estatística
Fazer questões aleatórias de Estatística
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Estatística descritiva e análise exploratória: gráficos, tabelas, posição, dispersão, assimetria e curtose
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Probabilidade: axiomas, probabilidade condicional, independência e Teorema de Bayes
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Variáveis aleatórias discretas e contínuas; função de distribuição, probabilidade e densidade
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Esperança, momentos e Teorema de Tchebichev
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Distribuições especiais: Bernoulli, binomial, multinomial, geométrica, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial, Beta, Gama, normal, qui-quadrado, t e F
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Distribuições condicionais, esperança condicional, funções geradoras de momentos e transformação de variáveis
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Leis dos grandes números e Teorema Central do Limite
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Amostras aleatórias, estatísticas de ordem e distribuições amostrais
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Estimação pontual: métodos, propriedades, suficiência e estimadores bayesianos
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Intervalos de confiança e de credibilidade
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Testes de hipóteses: significância, potência, teste t e qui-quadrado
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Métodos não paramétricos
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Regressão linear: mínimos quadrados, máxima verossimilhança, inferência e análise de resíduos
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Análise de variância e de covariância
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Amostragem: aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados; tamanho amostral; estimadores de razão e regressão
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Estatística computacional: linguagem R, geração de números aleatórios e simulação
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Processos estocásticos: cadeias de Markov, processos de Poisson, renovação, filas e processos gaussianos
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Análise multivariada: normal multivariada, componentes principais, fatorial, correspondência, discriminante e conglomerados
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Séries temporais: estacionariedade, ARMA, ARIMA, SARIMA e análise espectral
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Números índices, distribuição de renda e concentração industrial
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Machine learning: aprendizado supervisionado e não supervisionado
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