Apostila QUADRO TÉCNICO da MARINHA - ESTATÍSTICA - Teoria + 9.700 Exercícios - Concurso 2024-25

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Código: AP-1768

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Apostila QUADRO TÉCNICO da MARINHA - ESTATÍSTICA - Teoria + 9.700 Exercícios - Concurso 2024-25
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ATENÇÃO: APOSTILA QUADRO TÉCNICO da MARINHA - ESTATÍSTICA - Edital 2024 - com toda Teoria e + de 10.000 Exercícios.




 SOBRE A APOSTILA:


 - Contém Todas as Matérias exigidas no edital e mais de 10.000 exercícios com gabaritos!


CONHECIMENTO BÁSICO:


REDAÇÃO.


CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS:


ESTATÍSTICA DESCRITIVA – População e amostra; Estatística indutiva e descritiva; Variáveis:
contínuas e discretas; Tabelas estatísticas; Gráficos; Dados brutos; Rol; Amplitude total; Frequência
absoluta; Distribuição de frequência; Classes ou categorias; Intervalos e limites de classe; Limites
reais de classe; Amplitude do intervalo de classe; Ponto médio das classes; Regras gerais para
elaborar uma distribuição de frequência; Séries estatísticas; Histogramas e polígonos de frequência;
Distribuição de frequência relativa; Distribuição de frequência acumulada e ogivas; Distribuição de
frequência acumulada relativa; Ogivas percentuais; Curvas de frequência e ogivas suavizadas; Tipos
de curvas de frequência; Média aritmética; Média aritmética ponderada; Propriedades da média
aritmética; Cálculo da média aritmética de dados agrupados; Mediana; Moda; Fórmula de Czuber;
Relação empírica entre a média, mediana e moda; Posição relativa da média, mediana e moda;
Média geométrica; Média harmônica; Relação entre as médias aritméticas, geométrica e harmônica;
Raiz média quadrática; Quartis, decis e percentis; Dispersão ou variação; Amplitude total; Desvio
médio; Amplitude semi-interquartílica; Amplitude entre percentis 10 e 90; Desvio padrão;
Variância; Métodos abreviados para o cálculo do desvio padrão; Propriedades do desvio padrão;
Controle de Charlier; Correção de Sheppard para a variância; Relações empíricas entre as medidas
de dispersão; Dispersão absoluta e relativa; Coeficiente de variação; Momentos; Momentos para
dados agrupados; Relação entre momentos; Cálculo dos momentos para dados agrupados; Controle
de Charlier e correções de Sheppard para o cálculo dos momentos; Momentos sob a forma abstrata;
Assimetria; Coeficiente quartílico de assimetria; Coeficiente do momento de assimetria;
Coeficientes de assimetria de Pearson; Curtose; Coeficiente do momento de curtose; Coeficiente
percentílico de curtose; Momentos, Assimetria e curtose da população.
NÚMEROS ÍNDICES – Índices relativos de preço, de quantidade e de valor; Propriedades dos
números índices relativos: identidade, reversibilidade no tempo e cíclica ou circular; Decomposição
em causas; Índices agregativos simples e ponderados; Índices de Laspeyres, Paasche, Fischer,
Marshall-Edgeworth, Drobish e Divisia; Erros nos índices; Mudança de base (base fixa e base
móvel).
CÁLCULO DE PROBABILIDADE – Espaço amostral, eventos, axiomas e teoremas fundamentais
do cálculo de probabilidades, probabilidade condicional, eventos independentes teorema
da probabilidade total; Teorema de Bayes; Variáveis aleatórias discretas unidimensionais: função de
probabilidade, função de repartição, momentos, moda e separatrizes, função característica e função
geratriz de momentos; Modelos probabilísticos para variáveis aleatórias discretas unidimensionais:
Bernoulli, binomial, hipergeométrica, Poisson, geométrica, multinomial e binomial negativa;
Distribuição de Poisson como aproximação da distribuição binomial; Variáveis aleatórias contínuas
unidimensionais: função densidade de probabilidade, função de repartição, momentos, moda e
separatrizes, função característica e função geratriz de momentos; Modelos probabilísticos para
variáveis aleatórias contínuas unidimensionais: uniforme, normal, exponencial, gama, beta, t de
Student, qui-quadrado e F de Snedecor; Variáveis aleatórias multidimensionais; Distribuições
conjuntas de variáveis aleatórias discretas e contínuas; Distribuições marginais e condicionais de
variáveis aleatórias discretas e contínuas; Variáveis aleatórias independentes; Covariância entre duas
variáveis aleatórias; Somas de variáveis aleatórias; Convergência de uma sequência de variáveis
aleatórias; Desigualdade de Tchebycheff; Teorema do limite central; Lei dos grandes números.
INFERÊNCIA ESTATÍSTICA - Estimação de parâmetros; Estimativas por pontos e por intervalos;
Estimativa do intervalo de confiança dos parâmetros populacionais; Erro provável; Estimadores
consistentes, não tendenciosos, suficientes, eficientes, assintoticamente eficientes, ótimos;
Estimadores: métodos dos momentos, estimadores de máxima verossimilhança, distribuição
amostral da média, variâncias e proporções; Ajustamentos de curvas; Equações das curvas de
ajustamento; Método dos mínimos quadrados; Reta de mínimos quadrados; Relações não lineares;
Parábola de mínimos quadrados; Problemas que envolvem mais de duas variáveis; Intervalo de
confiança para a média populacional com variância conhecida e com variância desconhecida, para a
variância e para proporções; Teste de hipóteses, erros do tipo I e do tipo II, nível de significância,
curva característica de operação, poder do teste; Testes paramétricos: testes para a média de uma
população com variância conhecida e com variância desconhecida, teste para a variância de uma
população normal, inferência para duas populações; Testes não paramétricos: teste do sinal, teste do
sinal por postos, teste de Mann-Whitney, teste de Kruskal-Wallis, teste de Wilcoxon, teste de quiquadrado,
teste de repetições (análise de repetições) e correlação de posto de Spearman.
CORRELAÇÃO E REGRESSÃO – Correlação e Regressão; Correlação linear; Medidas de
correlação; Linha de regressão de mínimos quadrados; Erro padrão de estimativa; Variação
explicada e não explicada; Coeficiente de correlação; Observações sobre o coeficiente de
correlação; Fórmula da covariância para o coeficiente de correlação linear; Fórmulas abreviadas
para o cálculo; Regressão; Retas de regressão e o coeficiente de correlação linear; Correlação
ordinal; Correlação de atributos; Teoria amostral da correlação; Teoria amostral da regressão;
Correlação múltipla; Notação por meio de índice; Equações de regressão e planos de regressão;
Equações normais do plano de regressão de mínimos quadrados; Planos de regressão e coeficiente
de correlação; Erro padrão de estimativa; Coeficiente de correlação múltipla; Substituição da
variável dependente; Generalização para mais de três variáveis; Correlação parcial; Relação entre os
coeficientes de correlação múltipla e parcial; Regressão múltipla não linear.
TECNOLOGIA DA AMOSTRAGEM - Noções básicas; Definições e notações básicas;
Levantamento amostral; População e amostras; Amostragem aleatória simples; Amostragem
estratificada; Amostragem por conglomerados: em um e dois estágios.
ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS - Objetivos; Modelos para séries temporais; Tendência e
sazonalidade; Modelos de suavização exponencial; Modelos ARIMA: Identificação, estimação,
diagnóstico e previsão; Modelos Sazonais.
CONTROLE ESTATÍSTICO DE QUALIDADE – Introdução e conceitos fundamentais;
Fundamentos do controle estatístico de processos; Gráficos de controle por variáveis; Capacidade do
processo; Avaliação de sistemas de medição; Gráficos de controle para processos
autocorrelacionados; Gráficos de controle de CUSUM e EWMA; Gráficos de controle por atributos;
Inspeção de qualidade.
MATEMÁTICA – Matrizes: operações, equivalência, posto, inversão, determinantes, sistemas
lineares, formas quadráticas, autovalores e autovetores; Funções de uma variável: funções, derivadas
e limites, máximos e mínimos, cálculo Integral, métodos de integrações, sequências infinitas, séries
infinitas, séries de potência; Limites e integrais impróprias, Funções de múltiplas variáveis: limite e
continuidade, derivadas parciais, fórmula de Taylor, máximos e mínimos; Integrais múltiplas.


RECURSOS COMPUTACIONAIS COM LINGUAGEM R - Pacote Base: Operações Matemáticas, Vetores, Tabela de dados, Matrizes, Acessando valores de posições específicas de objetos, Funções estatísticas básicas; Pacote data.table: Manipulando linhas, Manipulando colunas, Sumarizando dados, Operando um subconjunto de dados, Modifique com set, Data.table e dtplyr; Visualização de dados: Gráficos com o pacote básico, gráficos com ggplot2, Formatos de gráficos no ggplot2, Temas para gráfico ggplot, Título, subtítulo e rótulos aos eixos de um ggplot, escalas no ggplot, cores nos gráficos ggplot, assistentes para ggplot2; Limpeza rápida nos dados: Limpando nomes no dataframe, Produzindo tabelas de frequência para uma variável, Tabulação cruzada; Análise Descritiva dos dados: Tabulação dos dados, Estatística descritiva com o pacote desctools, Dados faltantes; Distribuições de Probabilidade: Distribuição normal, As hipóteses de um teste estatístico; Modelagem da relação entre duas variáveis.


 -  Apostila digital para visualização em seu computador ou notebook.


- Não funciona em Tablets ou similares!


- PARA ACESSAR NO CELULAR:
1 - Acessar primeiramente em um computador.
2 - Entrar no INDICE DE MATÉRIAS (Clicar 2x em ABRA AQUI SUA APOSTILA), abrir a matéria ou exercício desejado e clicar para salvar (Fazer download), renomear caso ache melhor e então inserir no smartphone da maneira que desejar.




SOBRE O ENVIO: 


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