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1. Exemplos introdutórios sobre como a estatística pode ser utilizada em política comparada e no estudo das relações internacionais. Conceitos básicos: mensuração, distribuição, amostra, população, estatística descritiva, inferência estatística e estatística multivariada. 2. Estatística descritiva: medidas de tendência central e dispersão. Como uma grande quantidade de dados pode ser resumida de forma eficiente? Introdução à probabilidade. Leitura requerida: Weiss: cap. 3, seção 3.1: 3.3, 3.5; cap. 5, seções 5.1 a 5.3, exemplo 1. 3. Probabilidade básica. Como usar tabelas para descrever probabilidades? Conceito de independência estatística e suas aplicações práticas. Leitura requerida: Weiss: cap. 4, seções 4.1 a 4.6, exemplo 2. 4. Inferência clássica x inferência bayseana. Como a inferência bayseana pode ajudar a resolver problemas que envolvem grandes populações? Leitura requerida: Weiss: cap. 4, seção 4.7, exemplo 3, exercício 1. 5. Teste de hipóteses com base na distribuição normal. O teorema do limite central. Leitura requerida: Weiss: cap. 7, seções 7.1 a 7.3; cap. 8 seções 8.1 a 8.3; cap. 12, seção 12.1, exemplo 4. 6. Intervalo de confiança para a média, teste de hipótese sobre para a média este de hipóteses com base na distribuição normal. O teorema do limite central. Leitura requerida: Weiss: cap. 7, seções 7.1 a 7.3; cap. 8, seções 8.1 a 8.3; cap. 12, seção 12.1, exemplo 5, exercícios 1 e 2. 7. Comparação de médias de duas amostras independentes e teste de hipótese com base na estatística “t”. Leitura requerida: Weiss: cap. 8, seção 8.4; cap. 8, seções 8.1 a 8.3; cap. 12, seção 12.1, exemplo 6. 8. Revisão da primeira parte do curso. 9. Comparação de médias de duas amostras independentes e teste de hipótese com base na estatística “t”. Leitura requerida: Weiss, cap. 8, seção 8.4; cap. 8, seções 8.1 a 8.3; cap. 12, seção 12.1, exemplo 7, exercícios 2 e 3. 10. Correlação e causalidade. Introdução à correlação linear. Explicação com variáveis. Leitura requerida: Weiss: cap. 14, seções 14.1 a 4.2, exemplo 8. 11. Regressão com duas variáveis. Como computar e interpretar o coeficiente de correlação em um modelo de regressão. Leitura requerida: Weiss: cap. 14, seções 14.3 a 14.5, exemplo 9, exercício 1. 12. Violação das suposições do modelo de regressão linear: diagnóstico e testes. Leitura requerida: Kennedy: cap. 1 a 3, exemplo 10, exercício 3.

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