Cronograma ME – 2026/1
| Mês | Dia do mês | Dia da semana | Tópico |
| 1 | Março | 25 | Plano de Ensino, 1.1 |
| 2 | Abril | 01 | 1.1, 1.2, 1.3 |
| 3 | Abril | 08 | 2.1 |
| 4 | Abril | 15 | 2.2, 2.3 |
| 5 | Abril | 22 | 3,1, 3.2 |
| 6 | Abril | 29 | 3.3 |
| 7 | Maio | 06 | 4.1, 4.2 |
| 8 | Maio | 13 | 4.3 |
| 9 | Maio | 20 | 2.4, 3.4, 4.4 |
| 10 | Maio | 27 | Prova 1 |
| 11 | Junho | 03 | 5.1, 5.2 |
| 12 | Junho | 10 | 5.2 |
| 13 | Junho | 17 | 5.3 |
| 14 | Junho | 24 | 5.3 |
| 15 | Julho | 01 | 5.4 |
| 16 | Julho | 08 | 5.4, 5.5 |
| 17 | Julho | 15 | Prova 2 |
| 18 | Julho | 22 | Prova Prática |
| 19 | Julho | 29 | Exame final |
Tópicos
1. Introdução
1.2. Revisão da estatística básica
1.2. Ciência, método científico, pesquisa científica e métodos de pesquisa
1.3. Variáveis hidrológicas e métodos de pesquisa hidrológica
2. Correlação linear simples
2.1. Medidas de associação: covariância e coeficiente de correlação linear
2.2. Estimação do coeficiente de correlação linear
2.3. Inferências sobre o coeficiente de correlação linear
3. Regressão linear simples
3.1. Introdução e modelo estatístico
3.2. Estimação dos parâmetros do modelo
3.3. Inferências sobre os parâmetros do modelo
3.4. Uso de programa estatístico para processamento da análise
4. Regressão linear múltipla e alguns modelos de regressão não linear
4.1. Regressão linear múltipla (2 variáveis): introdução e modelo estatístico
4.2. Estimação dos parâmetros do modelo
4.3. Inferências sobre os parâmetros do modelo
4.4. Uso de programa estatístico para processamento da análise
4.5. Regressão não linear: alguns modelos
5. Análise de dados de classificação simples e dupla
5.1. Introdução e modelos estatísticos
5.2. Parâmetros do modelo de classificação simples e inferências sobre esses parâmetros
5.3. Parâmetros do modelo de classificação dupla e inferências sobre esses parâmetros
5.4. Discriminação da variação de tratamento: testes de comparações múltiplas: teste de DMS
de Fisher e teste de Tukey
5.5. Uso de programa estatístico para processamento das análises


