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Estatística não-paramétrica para a tomada de decisão

Universidade de São Paulo via Coursera

  • Provider Coursera
  • Subject Statistics & Probability
  • $ Cost Free Online Course (Audit)
  • Session In progress
  • Language Portuguese
  • Certificate Paid Certificate Available
  • Effort 5 hours a week
  • Start Date
  • Duration 4 weeks long

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Overview

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Os testes estatísticos não paramétricos são métodos que têm maior relevância nas ciências sociais aplicadas, pois permitem trabalhar com pequenas amostras ou amostras das quais não se tenha certeza de que sejam provenientes de população com distribuição normal, assumindo poucas hipóteses sobre a distribuição de probabilidade da população. Estes testes são adequados para apoiar a tomada de decisão dentro das organizações em situações nas quais não seja atendido algum dos requisitos para a aplicação dos testes estatísticos paramétricos, como o teste Z, o teste T, e o teste F de análise de variância – ANOVA, que dependem: (i) da condição de a amostra ter sido extraída de uma população distribuída de acordo com distribuição normal (de Gauss); (ii) da escala de medida da variável aleatória ser contínua; e (iii) do tamanho da amostra ser maior do que 30 observações. Neste sentido, este curso irá abordar as principais técnicas não paramétricas utilizadas no âmbito da tomada de decisão nas organizações incluindo: testes de hipótese não-paramétricos para uma amostra, duas ou mais amostras relacionadas, duas ou mais amostras independentes e suas aplicações. Ao terminar o curso, será possível utilizar técnicas estatística com base em testes não-paramétricos como apoio a tomada de decisão.

Syllabus

SOBRE O CURSO
O teste de hipóteses é uma das principais ferramentas para inferência estatística. Este tipo de ferramenta de apoio à tomada de decisão permite testar hipóteses que são construídas a partir de evidências amostrais quanto à sua capacidade de representar a população da qual foi extraída. Muito utilizado em diferentes áreas do conhecimento, sua aplicação possui uma estrutura comum, apesar de requerer adaptações operacionais para aplicação em problemas que envolvem variáveis naturais ou sociais, com tamanho de amostra grandes ou pequenos e para quando conhecemos ou não a distribuição da variável na população. Ao final deste curso espera-se que você possa descrever a estrutura dos testes paramétricos e não paramétricos, listar quais são os testes de hipóteses não paramétricos, aplicar o teste não-paramétrico mais adequado para cada situação e interpretar resultados e tomar decisões

ESTRUTURA DOS TESTES DE HIPÓTESES
Ao final deste módulo espera-se que você possa descrever a estrutura geral dos testes de hipóteses, incluindo sua sub-divisão em testes do tipo paramétrico e não-paramétrico.

TIPOS DE TESTES DE HIPÓTESES NÃO PARAMÉTRICOS
Ao final deste módulo espera-se que você possa descrever as principais diferenças entre os testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos e listar quais são os testes de hipóteses não paramétricos

SELEÇÃO E APLICAÇÃO DOS TESTES DE HIPÓTESES NÃO PARAMÉTRICOS
Ao final deste módulo espera-se que você possa escolher, dentre os testes de hipóteses não paramétricos, qual o teste mais adequado para cada aplicação

RESULTADOS DOS TESTES DE HIPÓTESES E TOMADA DE DECISÃO
Ao final deste módulo espera-se que você possa interpretar os resultados das aplicações envolvendo testes não paramétricos e tomar decisões

Taught by

Alexandre Leoneti

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