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CONTEÚDO DA APOSTILA
LÍNGUA PORTUGUESA: Elementos de construção do texto e seu sentido: gênero do texto (literário e não literário,
narrativo, descritivo e argumentativo); interpretação e organização interna. Semântica: sentido e emprego dos
vocábulos; campos semânticos; emprego de tempos e modos dos verbos em português. Morfologia: reconhecimento,
emprego e sentido das classes gramaticais; processos de formação de palavras; mecanismos de flexão dos nomes e
verbos. Sintaxe: frase, oração e período; termos da oração; processos de coordenação e subordinação; concordância
nominal e verbal; transitividade e regência de nomes e verbos; padrões gerais de colocação pronominal no português;
mecanismos de coesão textual. Ortografia. Acentuação gráfica. Emprego do sinal indicativo de crase. Pontuação.
Estilística: figuras de linguagem. Reescrita de frases: substituição, deslocamento, paralelismo; variação linguística:
norma culta. Observação: os itens deste programa serão considerados sob o ponto de vista textual, ou seja, deverão
ser estudados sob o ponto de vista de sua participação na estruturação significativa dos textos.
CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS
Estatística descritiva e análise exploratória de dados – média, mediana, moda, quartis, resumo de 5 números, variância,
desvio padrão, coeficiente de variação, intervalos entre quartis, valores atípicos, elaboração e interpretação de gráficos:
gráfico de barras e colunas, gráfico de linhas, histograma, boxplot e ramo e folhas. Probabilidade – definições básicas e
axiomas, probabilidade condicional e independência, variáveis aleatórias discretas e contínuas, função de distribuição,
função de probabilidade, função de densidade de probabilidade, mudança de variável, transformação integral,
estatísticas de ordem, esperança e momentos, distribuição de funções de variáveis aleatórias, distribuições: Binomial,
Multinomial, Hipergeométrica, Poisson, Uniforme, Normal e Exponencial; distribuições condicionais e independência,
esperança condicional, funções geradoras de momentos, lei dos grandes números, teorema central do limite,
distribuições amostrais. Inferência Estatística – métodos de estimação pontual: método dos momentos e método da
máxima verossimilhança, propriedades dos estimadores, estimação por intervalos, testes de hipóteses simples e
compostas, nível de significância e potência do teste, viés do teste, testes t de Student, testes qui-quadrado – de
aderência e de independência e de homogeneidade em tabelas de contingência, teste da razão de verossimilhanças,
noções de inferência bayesiana: teorema de Bayes, distribuição a priori e a posteriori, análise conjugada, estimação
pontual. Técnicas de Amostragem – amostragem aleatória simples, tamanho de amostra, estimadores de razão e
regressão, amostragem estratificada, amostragem sistemática, amostragem de conglomerados, métodos de seleção
com probabilidades desiguais. Modelos lineares – correlação, regressão linear simples e múltipla, estimação dos
parâmetros do modelo: método de mínimos quadrados e método da máxima verossimilhança, inferência na regressão,
análise de resíduos, testes para autocorrelação serial e heterocedasticidade, análise da variância, diagnósticos de
qualidade do ajuste. Modelos Lineares Generalizados – família exponencial, componentes do modelo linear
generalizado, especificação funcional através de Box-Cox, inferência em modelos lineares generalizados, teste de
especificação (RESET), estatísticas de teste da adequação de modelos, modelos para variáveis resposta binárias e
dados de contagem. Modelos para Séries Temporais – estacionariedade, função de autocorrelação, função de
autocorrelação parcial, modelos ARIMA, identificação e estimação de modelos ARIMA, modelos de decomposição de
séries temporais: componentes de tendência, ciclo e sazonalidade, estimação das componentes por média móvel.

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