A profissão de Estatística. A Estatística como metodologia de todas as ciências experimentais. O mercado de trabalho. O perfil profissional do Estatístico. A Estatística acadêmica: pós-graduação e pesquisa.
Apresentação de problemas reais analisados no CEA – Centro de Estatística Aplicada da USP, com ênfase na análise descritiva dos dados. Conclusões dos estudos.
Estatística descritiva e inferência estatística, tipos de dados, bancos de dados, ordem de grandeza, precisão e arredondamento de dados quantitativos, proporções e porcentagens, taxas e números índices, sugestões para construção e apresentação de gráficos e tabelas.
Representação gráfica e tabular da distribuição de dados: tabelas de frequências, gráficos de barras e do tipo “torta”, histogramas, densidade suavizada e função de distribuição empírica.
Medidas-resumo: medidas de posição, de dispersão, de assimetria e curtose, gráficos do tipo boxplot.
Modelos para distribuições de frequências: gráficos de probabilidade.
Associação entre variáveis qualitativas: tabelas de contingência de dupla entrada, coeficientes de associação, sensibilidade e especificidade, risco relativo, razão de chances, tabelas de contingência de múltiplas entradas.
Associação entre variáveis quantitativas: gráficos de dispersão, covariância, correlação linear, matriz de covariâncias, matriz de correlações.
Associação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa: homogeneidade de distribuições, gráficos de médias, gráficos de perfis.
Outros tópicos: elaboração de relatórios técnicos, uso do aplicativo R, dashboards.
Bibliografia
Damiani, A., Milz, B., Lente, C., Falbel, D., Correa, F., Trecenti, J., Luduvice, N., Lacerda, T., Amorim, W. Ciência de Dados em R, Curso-R. link.
Peng, R.D. Exploratory Data Analysis with R, Leanpub. link.
Mayer, F.P, Bonat, W.H., Zeviani, W.M., Krainski, E.T., Ribeiro Jr, P.J. Estatística Computacional com R. link.
Grolemund, G. Wickham, H. R for Data Science. link.
Morettin, P. A., Bussab, W. O. (2017). Estatística Básica. 9a edição. Saraiva Educação SA.
Wickham, H., Grolemund, G. (2017). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data, O’Reilly Media, Inc. https://r4ds.had.co.nz/
Tukey,J. W. (1977). Exploratory Data Analysis. Reading: Addison Wesley.
Cairo, A. (2016). The truthful art: Data, charts, and maps for communication. New Riders.
Tufte, E. R. (1983). The Visual Display of Quantitative Information, Cheshire: Graphics Press.
Few, S. (2012). Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten, 2a ed. Analytics Press.
Bibliografia Complementar
Relatórios do CEA – Centro de Estatística Aplicada – USP.
Magalhães, M. N, de Lima, A. C. P. (2015). Noções de Probabilidade e Estatística. 7a edição. Editora da Universidade de São Paulo.
Murteira, B. F. J., Black, G. H. J.. (1983). Análise Exploratória de Dados - Estatística Descritiva, Lisboa: McGraw Hill.
Wexler, S., Shaffer, J., & Cotgreave, A. (2017). The big book of dashboards: visualizing your data using real-world business scenarios. John Wiley & Sons.
ChambersJ. M., ClevelandW. S., Tukey, P. A.. (1983). Graphical Methods for Data Analysis. Boston: Duxbury Press.
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