3  Sumário

REC2303 – Introdução à Probabilidade e Estatística Aplicada II

Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade de Ribeirão Preto – USP


👨‍🏫 PROFESSOR
Alexandre Nicolella
✉ nicolella@usp.br

Monitores
Kaique
Igor

🕒 HORÁRIO

Segunda-feira
8:00 – 9:40
19:00 - 20:40

Terça-feira
10:00 – 11:40
20:50 - 22:30

📈 AVALIAÇÃO

Componente Peso
Prova 1 40%
Prova 2 45%
Presença 5%
Atividades 10%

3.1 Sobre o curso 📘

O curso apresenta os fundamentos da probabilidade e inferência estatística, fornecendo a base necessária para disciplinas quantitativas mais avançadas, especialmente Econometria.

A disciplina busca desenvolver a capacidade do aluno de:

  • compreender distribuições de probabilidade
  • analisar propriedades de variáveis aleatórias
  • interpretar resultados estatísticos
  • aplicar inferência em problemas econômicos

O domínio desses conceitos é essencial para a leitura e produção de pesquisa empírica em economia.

3.2 Objetivos 🎯

Ao final do curso, o aluno deverá ser capaz de:

  • compreender o comportamento de variáveis aleatórias
  • interpretar momentos de distribuições
  • aplicar teoria das grandes amostras
  • utilizar estimadores estatísticos
  • interpretar intervalos de confiança e testes de hipótese

3.3 Conteúdo do Curso 🧠

3.3.1 Introdução

  • Apresentação da disciplina
  • Estrutura do curso
  • Breve histórico da estatística

3.3.2 Revisão – Variáveis Aleatórias

  • Variáveis aleatórias discretas e contínuas
  • Funções de variáveis aleatórias
  • Variáveis aleatórias bidimensionais
  • Distribuições marginais e condicionais

3.3.3 Revisão – Momentos

  • Esperança
  • Variância
  • Desigualdade de Chebyshev
  • Correlação
  • Valor esperado condicional

3.3.4 Revisão – Distribuições de Probabilidade

  • Distribuições discretas
  • Distribuições contínuas

3.3.5 Funções de Variáveis Aleatórias

  • Transformações de variáveis aleatórias

3.3.6 Teoria das Grandes Amostras

  • Métodos de convergência
  • Lei dos Grandes Números
  • Teorema do Limite Central
  • Amostragem

3.3.7 Inferência Estatística

  • Introdução à inferência
  • Distribuições amostrais
  • Distribuição da média amostral

3.3.8 Estimação Pontual

  • Estimadores e propriedades
  • Estimadores de mínimos quadrados
  • Estimadores de máxima verossimilhança

3.3.9 Estimação por Intervalo

  • Intervalos de confiança

3.3.10 Testes de Hipótese

  • Teste para média com variância conhecida
  • Teste para variância desconhecida
  • Testes para duas populações
  • Poder do teste
  • Probabilidade de significância (p-value)

3.4 🗂 Aulas

Aula Tema Material
1 Introdução
2 Variáveis aleatórias
3 Momentos
4 Distribuições
5 Transformações
6 Grandes amostras
7 Inferência
8 Estimação pontual
9 Intervalos de confiança
10 Testes de hipótese

3.5 📚 Bibliografia

3.5.1 Básica

Bussab, W.; Morettin, P.
Estatística Básica.
Saraiva.


3.5.2 Complementar

Wasserman, L.
All of Statistics.

Dekking, F.
A Modern Introduction to Probability and Statistics.

Heumann, C.; Schomaker, M.
Introduction to Statistical and Data Analysis.

Pinheiro, J.
Probabilidade e Estatística – Quantificando a Incerteza.

Meyer, P.
Probabilidade: Aplicações à Estatística.


3.5.3 Avançada

Amemiya, T.
Introduction to Statistics and Econometrics.

Hogg, R.; Craig, A.
Introduction to Mathematical Statistics.

Casella, G.; Berger, R.
Statistical Inference.

3.6 Organização do Curso ⚙️

  • A disciplina é estruturada em 15 semanas
  • Atividades semanais serão propostas
  • Exercícios práticos serão disponibilizados
  • Haverá aulas específicas para dúvidas

3.7 Observações Importantes ⚠️

  • Não haverá prova substitutiva.
  • Uso de celular ou computador não é permitido.
  • Frequência mínima: 70% (norma USP).
  • Atividades devem ser entregues dentro do prazo.
  • Para maiores detalhes ver o programa do curso disponibilizado