4. Teoria dos Estimadores para Análise de Dados

“Aprenda como utilizar amostras para estimar características de populações e compreenda os fundamentos estatísticos que sustentam os testes de hipóteses e a inferência estatística.”

Objetivo do curso:

O curso Teoria dos Estimadores para Análise de Dados foi desenvolvido para apresentar os fundamentos da estimação estatística, capacitando o participante a compreender como informações obtidas a partir de amostras podem ser utilizadas para inferir características de populações maiores.

Ao longo do curso, o aluno aprenderá os conceitos de população, amostra, processo de amostragem, distribuição amostral, erro padrão e estimação estatística. Serão estudadas as principais propriedades dos estimadores, os métodos básicos de estimação e os fundamentos teóricos que sustentam os intervalos de confiança e os testes de hipóteses utilizados em Estatística, Econometria, Ciência de Dados e Pesquisa Científica.

O curso possui uma abordagem intuitiva e aplicada, enfatizando a interpretação dos conceitos e sua utilização prática, sem demonstrações matemáticas excessivamente complexas.

Público-alvo:

Estudantes de graduação e pós-graduação;
Analistas de dados e pesquisadores;
Profissionais das áreas de Administração, Economia, Finanças, Engenharia, Saúde, Educação e Ciências Sociais;
Participantes interessados em Estatística Aplicada e Ciência de Dados;
Alunos que desejam se preparar para cursos de Inferência Estatística, Testes de Hipóteses e Econometria.

Requisitos:

Recomenda-se ter conhecimentos básicos de Estatística Descritiva e Probabilidade.

Não são necessários conhecimentos avançados de Matemática ou Programação.

Conteúdo Programático

Módulo 1 – População, Amostra e Processo de Amostragem

Conceito de população;
Conceito de amostra;
Censo versus amostragem;
Processo de amostragem;
Importância da amostragem;
Aplicações em pesquisas e análise de dados.

Módulo 2 – Amostragem Aleatória Simples

Conceito de amostra aleatória;
Amostragem aleatória simples;
Seleção aleatória de observações;
Representatividade da amostra;
Fontes de erro amostral;
Aplicações práticas.

Módulo 3 – Variabilidade Amostral

O que é variabilidade amostral;
Por que diferentes amostras produzem resultados diferentes;
Distribuição dos resultados amostrais;
Variabilidade e incerteza;
Exemplos com dados reais.

Módulo 4 – Estatísticas e Estimativas

O que é uma estatística;
O que é um parâmetro populacional;
O que é uma estimativa;
Relação entre estatísticas e parâmetros;
Exemplos de estatísticas amostrais;
Aplicações práticas.

Módulo 5 – Introdução à Teoria dos Estimadores

Conceito de estimador;
Estimadores e parâmetros populacionais;
Estimador da média populacional;
Estimador da variância populacional;
Interpretação prática dos estimadores.

Módulo 6 – Distribuição Amostral dos Estimadores

Conceito de distribuição amostral;
Distribuição da média amostral;
Variabilidade dos estimadores;
Precisão das estimativas;
Aplicações práticas.

Módulo 7 – Erro Padrão

Conceito de erro padrão;
Diferença entre desvio padrão e erro padrão;
Interpretação do erro padrão;
Precisão das estimativas;
Relação entre tamanho da amostra e erro padrão;
Aplicações em pesquisas.

Módulo 8 – Estimação Pontual

Conceito de estimativa pontual;
Interpretação das estimativas;
Precisão e exatidão;
Viés de estimação;
Exemplos de estimação pontual;
Aplicações práticas.

Módulo 9 – Estimação por Intervalo

Conceito de intervalo de confiança;
Interpretação intuitiva dos intervalos;
Nível de confiança;
Margem de erro;
Construção de intervalos;
Aplicações em pesquisas e relatórios.

Módulo 10 – Propriedades dos Estimadores

Não viés;
Consistência;
Eficiência (mínima variância);
Comparação entre estimadores;
O que caracteriza um bom estimador;
Exemplos ilustrativos.

Módulo 11 – Métodos de Estimação

Introdução aos métodos de estimação;
Método dos Momentos;
Estimação da média populacional;
Estimação da variância populacional;
Interpretação dos resultados;
Aplicações práticas.

Módulo 12 – Fundamentos Assintóticos

Conceito de teoria assintótica;
Lei Fraca dos Grandes Números;
Teorema Central do Limite;
Comportamento dos estimadores em grandes amostras;
Importância para a Inferência Estatística;
Aplicações práticas.

Módulo 13 – Preparação para Testes de Hipóteses

Relação entre estimação e inferência;
Como surgem os testes estatísticos;
Estatísticas de teste;
Valores críticos;
Introdução aos testes de hipóteses;
Preparação para o curso Testes de Hipóteses e Tomada de Decisão com Dados.

Participar das Primeiras Aulas Gratuitamente

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Após o cadastro, o link de acesso às aulas gratuitas será enviado para o e-mail ou WhatsApp informado.

Uma excelente oportunidade para conhecer a metodologia do curso antes de realizar sua matrícula.

Carga Horária

12 horas

A carga horária contempla:

6 horas de videoaulas gravadas;
Número de aulas: 30;
Leitura de material didático complementar;
Exercícios de fixação;
Estudos de caso e aplicações práticas;
Atividades de estudo individual e revisão dos conteúdos.

Professor

Dr. Carlos Enrique Carrasco Gutierrez

Doutor em Economia pela FGV/EPGE e Doutor em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio, com ampla experiência em Estatística, Econometria, Ciência de Dados, Avaliação de Políticas Públicas e Métodos Quantitativos.