Estatística Básica

Folha de Rosto
Ficha Catalográfica
Prefácio à nona edição
Prefácio à oitava edição
Prefácio à sétima edição
Prefácio à sexta edição
Prefácio à quinta edição
Sumário
	Capítulo 1
		1.1 Introdução
		1.2 Modelos
		1.3 Aspectos Computacionais
			1.3.1 O Repositório R
		1.4 Métodos Gráficos
		1.5 Conjuntos de Dados
		1.6 Plano do Livro
Parte I
	Capítulo 2
		2.1 Tipos de Variáveis
		2.2 Distribuições de Frequências
		2.3 Gráficos
			2.3.1 Gráficos para Variáveis Qualitativas
			2.3.2 Gráficos para Variáveis Quantitativas
		2.4 Ramo-e-Folhas
		2.5 Exemplos Computacionais
		2.6 Problemas Suplementares
		2.7 Complementos Metodológicos
	Capítulo 3
		3.1 Medidas de Posição
		3.2 Medidas de Dispersão
		3.3 Quantis Empíricos
		3.4 Box Plots
		3.5 Gráficos de Simetria
		3.6 Transformações
		3.7 Exemplos Computacionais
		3.8 Problemas Suplementares
		3.9 Complementos Metodológicos
	Capítulo 4
		4.1 Introdução
		4.2 Variáveis Qualitativas
		4.3 Associação entre Variáveis Qualitativas
		4.4 Medidas de Associação entre Variáveis Qualitativas
		4.5 Associação entre Variáveis Quantitativas
		4.6 Associação entre Variáveis Qualitativas e Quantitativas
		4.7 Gráficos q × q
		4.8 Exemplos Computacionais
		4.9 Problemas Suplementares
		4.10 Complemento Metodológico
Parte II
	Capítulo 5
		5.1 Introdução
		5.2 Algumas Propriedades
		5.3 Probabilidade Condicional e Independência
		5.4 O Teorema de Bayes
		5.5 Probabilidades Subjetivas
		5.6 Problemas Suplementares
	Capítulo 6
		6.1 Introdução
		6.2 O Conceito de Variável Aleatória Discreta
		6.3 Valor Médio de uma Variável Aleatória
		6.4 Algumas Propriedades do Valor Médio
		6.5 Função de Distribuição Acumulada
		6.6 Alguns Modelos Probabilísticos para Variáveis Aleatórias Discretas
			6.6.1 Distribuição Uniforme Discreta
			6.6.2 Distribuição de Bernoulli
			6.6.3 Distribuição Binomial
			6.6.4 Distribuição Hipergeométrica
			6.6.5 Distribuição de Poisson
		6.7 O Processo de Poisson
		6.8 Quantis
		6.9 Exemplos Computacionais
		6.10 Problemas Suplementares
		6.11 Complementos Metodológicos
	Capítulo 7
		7.1 Introdução
		7.2 Valor Médio de uma Variável Aleatória Contínua
		7.3 Função de Distribuição Acumulada
		7.4 Alguns Modelos Probabilísticos para Variáveis Aleatórias Contínuas
			7.4.1 O Modelo Uniforme
			7.4.2 O Modelo Normal
			7.4.3 O Modelo Exponencial
		7.5 Aproximação Normal à Binomial
		7.6 Funções de Variáveis Contínuas
		7.7 Outros Modelos Importantes
			7.7.1 A Distribuição Gama
			7.7.2 A Distribuição Qui-Quadrado
			7.7.3 A Distribuição t de Student
			7.7.4 A Distribuição F de Snedecor
		7.8 Quantis
			7.9 Exemplos Computacionais
		7.10 Problemas Suplementares
		7.11 Complementos Metodológicos
	Capítulo 8
		8.1 Distribuição Conjunta
		8.2 Distribuições Marginais e Condicionais
		8.3 Funções de Variáveis Aleatórias
		8.4 Covariância entre Duas Variáveis Aleatórias
		8.5 Variáveis Contínuas
		8.6 Distribuições Condicionais Contínuas
		8.7 Funções de Variáveis Contínuas
		8.8 Distribuição Normal Bidimensional
		8.9 Problemas Suplementares
		8.10 Complementos Metodológicos
	Capítulo 9
		9.1 Introdução
		9.2 Simulação de Variáveis Aleatórias
		9.3 Simulação de Alguns Modelos
		9.4 Exemplos Computacionais
		9.5 Problemas Suplementares
		9.6 Complementos Metodológicos
Parte III
	Capítulo 10
		10.1 Introdução
		10.2 População e Amostra
		10.3 Problemas de Inferência
		10.4 Como Selecionar uma Amostra
		10.5 Amostragem Aleatória Simples
		10.6 Estatísticas e Parâmetros
		10.7 Distribuições Amostrais
		10.8 Distribuição Amostral da Média
		10.9 Distribuição Amostral de uma Proporção
		10.10 Outras Distribuições Amostrais
		10.11 Determinação do Tamanho de uma Amostra
		10.12 Exemplos Computacionais
		10.13 Problemas Suplementares
		10.14 Complementos Metodológicos
	Capítulo 11
		11.1 Primeiras Ideias
		11.2 Propriedades de Estimadores
		11.3 Estimadores de Momentos
		11.4 Estimadores de Mínimos Quadrados
		11.5 Estimadores de Máxima Verossimilhança
		11.6 Intervalos de Confiança
		11.7 Erro Padrão de um Estimador
		11.8 Inferência Bayesiana
		11.9 Exemplos Computacionais
			11.9.1 Simulando Erros Padrões
		11.10 Problemas Suplementares
		11.11 Complementos Metodológicos
	Capítulo 12
		12.1 Introdução
		12.2 Um Exemplo
		12.3 Procedimento Geral do Teste de Hipóteses
		12.4 Passos para a Construção de um Teste de Hipóteses
		12.5 Testes sobre a Média de uma População com Variância Conhecida
		12.6 Teste para Proporção
		12.7 Poder de um Teste
		12.8 Valor-p
		12.9 Teste para a Variância de uma Normal
		12.10 Teste sobre a Média de uma Normal com Variância Desconhecida
		12.11 Problemas Suplementares
		12.12 Complementos Metodológicos
	Capítulo 13
		13.1 Introdução
		13.2 Comparação das Variâncias de Duas Populações Normais
		13.3 Comparação de Duas Populações: Amostras Independentes
			13.3.1 Populações Normais
			13.3.2 Populações Não Normais
		13.4 Comparação de Duas Populações: Amostras Dependentes
			13.4.1 População Normal
			13.4.2 População Não Normal
		13.5 Comparação de Proporções em Duas Populações
		13.6 Exemplo Computacional
		13.7 Problemas Suplementares
	Capítulo 14
		14.1 Introdução
		14.2 Testes de Aderência
		14.3 Testes de Homogeneidade
		14.4 Testes de Independência
		14.5 Teste Para o Coeficiente de Correlação
		14.6 Outro Teste de Aderência
		14.7 Problemas Suplementares
		14.8 Complementos Metodológicos
	Capítulo 15
		15.1 Introdução
		15.2 Modelo para Duas Subpopulações
			15.2.1 Suposições
			15.2.2 Estimação do Modelo
			15.2.3 Intervalos de Confiança
			15.2.4 Tabela de Análise de Variância
		15.3 Modelo para Mais de Duas Subpopulações
		15.4 Comparações entre as Médias
		15.5 Teste de Homoscedasticidade
		15.6 Exemplo Computacional
		15.7 Problemas Suplementares
		15.8 Complementos Metodológicos
	Capítulo 16
		16.1 Introdução
		16.2 Estimação dos Parâmetros
		16.3 Avaliação do Modelo
			16.3.1 Estimador de σ2e
			16.3.2 Decomposição da Soma de Quadrados
			16.3.3 Tabela de Análise de Variância
		16.4 Propriedades dos Estimadores
			16.4.1 Média e Variância dos Estimadores
			16.4.2 Distribuições Amostrais dos Estimadores dos Parâmetros
			16.4.3 Intervalos de Confiança para α e β
			16.4.4 Intervalo de Confiança para µ(z) e Intervalo de Predição
		16.5 Análise de Resíduos
		16.6 Alguns Modelos Especiais
			16.6.1 Reta Passando pela Origem
			16.6.2 Modelos Não Lineares
		16.7 Regressão Resistente
		16.8 Exemplos Computacionais
		16.9 Problemas Suplementares
		16.10 Complementos Metodológicos
REFERÊNCIAS
CONJUNTOS DE DADOS
TABELAS
RESPOSTAS