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Estatística não-paramétrica para a tomada de decisão, Universidade de São Paulo
4.8
27 calificaciones
Acerca de este Curso
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.
Principales revisiones
por PS
•Nov 23, 2018
Recomendo para todos aqueles que possuem interesse em conhecimentos em estatística, muito didático, rápido e interessante.
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4 revisiones
por Rodrigo Guimarães Jardim
•Dec 20, 2018
Eu tive dificuldade, pois nem todos os conceitos utilizados no curso estavam disponíveis. Talvez o meu conhecimento prévio também não fosse suficiente.
por Olavo Lima Aguetoni
•Nov 28, 2018
Ajudou muito na matéria!!
por Pedro Henrique Sunfeld
•Nov 23, 2018
Recomendo para todos aqueles que possuem interesse em conhecimentos em estatística, muito didático, rápido e interessante.
por Caio Murakami
•Apr 25, 2018
Para resolução dos exercícios necessitou-se buscar literatura não abordada. Material poderia ser mais profundo.
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