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1) Proporcionar ao aluno o uso das principais ferramentas estatísticas na análise de dados, bem como na tomada de decisões, visando a aplicação na sua área de atuação. 2) Fornecer formação matemática teórica sólida em teoria de probabilidades, com especial ênfase em suas aplicações na engenharia e indústria.

Distribuições de frequência. Representação gráfica. Medidas de tendência central e de dispersão. Experimentos aleatórios. Espaço amostral e eventos. Noções de probabilidade. Métodos de enumeração. Probabilidade condicionada. Variáveis aleatórias bidimensionais. Valor esperado e variância. Principais distribuições discretas e contínuas. Amostragem. Estimação de parâmetros. Testes de hipóteses.

[1] Marcos N. Magalhães & Antonio Carlos P. de Lima, Noções de Probabilidade e Estatística, Edusp, 7a edição, 2007. [2] Sônia Vieira: Elementos de Estatística, 4ed, Atlas, 2003. [3] Sheldon M. Ross, Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists,   Academic Press (Elsevier), 4th edition, 2009.

[1] Sheldon M. Ross: A First Course in Probability, Prentice Hall, 8th edition, 2010. [2] Paul L. Meyer: Probabilidade: Aplicações à Estatística, 2ed. LTC, 1984. [3] Douglas C. Montgomery: Design and Analysis of Experiments, 8th edition. Wiley, 2013. [4] Barry R. James: Probabilidade: um curso em nível intermediário, 2ed - Projeto Euclides. IMPA, 1996. [5] David Salsburg: Uma Senhora Toma Chá: como a estatística revolucionou a ciência. Zahar, 2009. [6] Sônia Vieira: Introdução à Bioestatística, 4a ed., Elsevier, 2008.