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Conhecer as principais distribuições de probabilidade (contínuas e discretas). Entender as definições de amostra, estatísticas e estimadores. Conseguir aplicar as principais técnicas de obtenção de estimadores eficientes, de construção de intervalos de confiança e testes de hipóteses em modelos concretos.

População e amostra. Estatísticas e Parâmetros. Distribuições Amostrais. Estimação e Estimadores. Intervalos de Confiança. Testes de Hipóteses. Teste sobre a Média.

1. BOLFARINE, Heleno; SANDOVAL, Mônica Carneiro. Introdução à inferência estatistíca. 2ª ed. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Matemática, 2010. 2. MORETTIN, Pedro Alberto; BUSSAB, Wilton de Oliveira. Estatística básica. 7ª ed. São Paulo: Saraiva, 2011. 3. MOOD, Alexander McFarlane. Introduction to the theory of statistics. 3rd ed. Tokio McGraw-Hill Kogakusha.

1. LEVINE, David M. Estatística: teoria e aplicações. 6ª ed. Rio de Janeiro: LTC, 2012. 2. CASELLA, George; Berger, Roger L. Inferência Estatística . Cengage Learning, 2011. 3.  MEYER, P. L.; Probabilidade : Aplicações à Estatística. 2ª ed, Ed. LTC, 1983. 4. MORETTIN, L. G.; Estatística Básica : Probabilidade. Vol. 1, 7ª ed, Ed. Makron Books, 1999. 5. WASSERMAN, Larry. All of statistics: a concise course in statistical inference. New York, N.Y. Springer, 2004. xix, 442 p. (Springer texts in statistics). 6. MONTGOMERY, Douglas C.; RUNGER, George C. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. 5ª ed. Rio de Janeiro: LTC, 2012