Cronograma – 2024/2 

 Tópicos

       1. Correlação linear

1.1. Medidas de associação: covariância e coeficiente de correlação linear de Pearson

1.2. Estimação do coeficiente de correlação linear de Pearson

1.3. Inferências sobre o coeficiente de correlação linear de Pearson

      2. Análise de regressão linear

2.1. Introdução e modelo estatístico

2.2. Estimação dos parâmetros do modelo

2.3. Inferências sobre os parâmetros do modelo

3. Análise de regressão linear múltipla (2 variáveis)

3.1. Introdução e modelo estatístico

3.2. Estimação dos parâmetros do modelo

3.3. Inferências sobre os parâmetros do modelo

     4. Análise de dados de classificação simples e dupla

4.1. Introdução e modelos estatísticos

4.2. Parâmetros do modelo de classificação simples e inferências sobre esses parâmetros

4.3. Parâmetros do modelo de classificação dupla e inferências sobre esses parâmetros

4.4. Discriminação da variação de tratamento. Testes de comparações múltiplas: teste de DMS de Fisher e teste de Tukey