Conheça a Apostila do TRT PE – Analista Judiciário – Estatística:

Sinopse:

Apostila completa para Concurso do TRT PE, cargo de Analista Judiciário – Estatística. Aborda o conteúdo de forma clara e objetiva para facilitar seus estudos.

A Editora Aprovação em parceria com os melhores professores dos cursinhos preparatórios de São Paulo preparou um material completo para a sua aprovação com tudo o que você realmente precisa estudar para passar no concurso do TRT-PE.

Características:

Editora: Aprovação.

Para: Concurso 2012. TRT-PE.

Ano Publicação: Abril 2012. Rigorosamente de acordo com o Edital.

Atenção: Caso seu concurso sofreu alterações após lançamento do edital os assuntos que porventura foram adicionados não estarão contemplados nessa apostila

Formato: Digital em CD. Formato PDF. Permite o leitor fazer impressão.

Sumário:

Língua Portuguesa;

Matemática e Raciocínio Lógico;

Noções de Gestão Pública;

Conhecimentos Específicos para Analista Judiciário – Estatística:

Estatística descritiva e exploratória. Variáveis aleatórias discretas e contínuas. Distribuição de frequências. Função de distribuição empírica. Histogramas, diagramas de ramos e folhas, desenho esquemático e ogivas. Atipicidades e assimetria em conjunto de dados. Medidas de posição (média, moda, mediana e quantis em geral) e medidas de dispersão. Propriedades da média e da variância. Teorema de Tchebyshev. Teoria das Probabilidades. Distribuições de probabilidade, probabilidade condicional, eventos dependentes e independentes. Variáveis aleatórias discretas e contínuas, funções massa e de densidade de probabilidades, função de distribuição de probabilidades, função geratriz de momentos, esperança matemática e esperança matemática condicional. Distribuições de probabilidade clássicas, Bernoulli, Binomial, Poisson, Hipergeométrica, Geométrica, Binomial negativa, Uniforme, Uniforme discreta, Gama, Normal, Student e F. Variáveis aleatórias multidimensionais. Distribuições conjuntas do tipo discreto e contínuo. Álgebra de vetores aleatórios. Funções massa de probabilidades, densidade de probabilidades, de distribuição e geratriz de momentos. Variáveis aleatórias dependentes e independentes. A distribuição normal multivariada. Inferência Estatística. Modelos estatísticos. Amostragem aleatória. Estimação por ponto e por intervalo. Propriedades estatísticas de estimadores. Viés, consistência e eficiência. Teoria Assintótica. Lei dos grandes Números e o Teorema Central do Limite. Métodos de estimação: frequências relativas, método de momentos, máxima verossimilhança, bayesiano, jacknife, bootstrap e robusto (tipo M). Teste de hipóteses estatísticas. Abordagem clássica e bayesiana para o problema de teste de hipóteses. Teoria de Neyman-Pearson, testes de significância e a abordagem bayesiana ao problema de teste de hipóteses. Inferência estatística clássica no contexto de amostragem aleatória da distribuição normal. Métodos não paramétricos: testes do sinal, da mediana, intervalo de confiança para a mediana, testes de postos de Wilcoxon, teste de Kruskal-Wallis e testes de postos em geral. O Quiquadrado em tabelas de contingência. Testes de homogeneidade e independência. Amostragem de populações finitas. Amostragem probabilística e planejamento amostral. Amostragem aleatória simples. Amostragem aleatória estratificada. Amostragem de conglomeradas multietápica no contexto de amostragem aleatória simples e estratificada. Amostragem sistemática. Regressão Linear e Não Linear. Inferência estatística para modelos de regressão com erros normais. Diagnóstico. Medidas corretivas. Mínimos quadrados generalizados. Regressão com variáveis indicadoras. Análise de variância e de covariância. Análise de Séries de Tempo. Análise clássica das séries de tempo: séries estacionárias, modelos ARMA, ARIMA e SARIMA. Espectro. Identificação, estimação, diagnóstico e previsão. Regressão com erros em série de tempo. Intervenção e função de transferência. Análise Multivariada. Análise de correspondência. Análise fatorial e de componentes principais. Análise de correlação canônica. Análise de conglomerados. Análise discriminante. Escalagem multidimensional.

e mais: Provas e Questões de Concursos Anteriores gabaritadas.

Dúvidas:

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