estatística (gbc041)

introdução à estatística: organização e apresentação de dados, medidas de posição e dispersão, probabilidade, variáveis aleatórias, intervalos de confiança, testes de hipóteses, correlação e regressão, com análise de dados em r.
início do curso

3 de setembro de 2026

informações gerais

as aulas do curso de estatística (gbc041) acontecem nos seguintes dias e horários:

  • quinta-feira, 13h10 - 14h50.
  • sexta-feira, 13h10 - 14h50.

durante a primeira parte do curso, até o dia 01 de novembro, as aulas acontecem no laboratório 4 do bloco 1B. a partir de 02 de novembro, as aulas acontecem na sala 1B 208, no bloco 1B.

o atendimento aos estudantes acontece na sala 1J 107 nos seguintes dias e horários:

  • segunda-feira, 17h00 - 18h00.
  • quarta-feira, 17h10 - 18h10.

as comunicações extraclasse devem ser feitas através do email pedrofranklin@ufu.br

ementa

organização e apresentação de dados. medidas de posição e de dispersão. teoria das probabilidades. variáveis aleatórias discretas e contínuas. distribuições de probabilidade. estimação de parâmetros e intervalos de confiança. testes de hipóteses paramétricos. correlação e análise de regressão.

avaliações

  • primeira prova, 25 pontos, 02 de outubro.
  • segunda prova, 30 pontos, 06 de novembro.
  • terceira prova, 30 pontos, 11 de dezembro.
  • cursos datacamp e trabalhos, 15 pontos.
  • prova de recuperação, 100 pontos, 17 de dezembro.

bibliografia básica

bibliografia complementar

  • r for data science.
    hadley wickham, mine çetinkaya-rundel, and garrett grolemund. 2nd edition. o’reilly, 2022.
  • ciência de dados em r.
    livro escrito pela equipe do curso-r e disponibilizado gratuitamente online.

ambiente computacional

durante a primeira parte do curso utilizaremos o r e o rstudio para organização, visualização e análise de dados.

para preparar o ambiente computacional que será utilizado nas aulas, consulte o tutorial preparando o ambiente para trabalhar com r, que apresenta as instruções para instalação do r e do rstudio no computador e para utilização do rstudio diretamente no navegador através do posit cloud.

problemas na instalação podem ser reportados por email, pedrofranklin@ufu.br, ou trazidos para o horário de atendimento.

materiais das aulas

os códigos desenvolvidos durante as aulas e os conjuntos de dados utilizados na disciplina estão disponíveis no repositório da disciplina no github: gbc041-estatistica.

o repositório será atualizado ao longo do semestre conforme novos materiais forem utilizados em aula.

trabalhos e projetos