Livro A Estatística Básica e sua Prática - Moore - LTC

Nesta aprimorada 9ª edição de A Estatística Básica e Sua Prática, os autores reforçam uma de suas principais e mais marcantes características: aliar o conhecimento técnico à prática da resolução de problemas. 

O conteúdo cumpre, assim, o importante papel de apresentar a teoria ao mesmo tempo que promove a autonomia e o olhar criativo dos estudantes em seu primeiro contato com a Estatística. Ao seguir o raciocínio estatístico, tanto no meio acadêmico como no mercado de trabalho, é possível construir uma base sólida para futuros profissionais e pesquisadores.

Considerando-se o crescente número de informações e dados que circulam por todo o mundo, acessá-los, decifrá-los e utilizá-los em prol da sociedade é tarefa cada vez mais essencial. Nesse contexto, é importante ressaltar que esta obra também se destaca pela versatilidade do conteúdo e pela possibilidade de ser utilizada com qualquer tipo de tecnologia para a produção de cálculos e gráficos.

Como novidades, esta nova edição apresenta:

• Resumos dos capítulos em tópicos;
• Termos-chave destacados em negrito para facilitar o aprendizado;
• Exemplos e exercícios que enfatizam as soluções e conclusões por meio de exploração de dados e de inferência estatística, além de apresentarem questões atuais e serem organizados por relevância.

A obra oferece, ainda, acesso a capítulos extras e materiais suplementares online, disponíveis mediante cadastro e uso do código PIN, no Ambiente de aprendizagem do GEN.

PARTE I Exploração de Dados 

CAPÍTULO 1 Como Retratar Distribuições por Meio de Gráficos 

CAPÍTULO 2 Como Descrever Distribuições por Meio de Números 

CAPÍTULO 3 As Distribuições Normais 

EXPLORAÇÃO DE DADOS: Relações 

CAPÍTULO 4 Diagramas de Dispersão e Correlação 

CAPÍTULO 5 Regressão 

CAPÍTULO 6 Tabelas de Dupla Entrada* 

CAPÍTULO 7 Exploração de Dados: Revisão da Parte I 

PARTE II Produção de Dados 

CAPÍTULO 8 Produção de Dados: Amostragem 

CAPÍTULO 9 Produção de Dados: Experimentos 

CAPÍTULO 10 Ética nos Dados* 

CAPÍTULO 11 Produção de Dados: Revisão da Parte II

PARTE III Da Produção de Dados à Inferência

CAPÍTULO 12 Introdução à Probabilidade 

CAPÍTULO 13 Regras Gerais de Probabilidade* 

CAPÍTULO 14 Distribuições Binomiais* 

CAPÍTULO 15 Distribuições Amostrais 

PRODUÇÃO DE DADOS: Revisão de Habilidades 

CAPÍTULO 16 Intervalos de Confiança: o Básico 

CAPÍTULO 17 Testes de Significância: o Básico 

CAPÍTULO 18 Inferência na Prática 

CAPÍTULO 19 Da Produção de Dados à Inferência: Revisão da Parte III 

PARTE IV Inferência sobre uma Média Populacional 

CAPÍTULO 20 Inferência sobre uma Média Populacional 

CAPÍTULO 21 Comparação de Duas Médias 

PRODUÇÃO DE DADOS: Revisão de Habilidades 

CAPÍTULO 22 Inferência sobre uma Proporção Populacional 

CAPÍTULO 23 Comparação de Duas Proporções 

CAPÍTULO 24 Inferência sobre Variáveis: Revisão da Parte IV 

PARTE V Inferência sobre Relações (DISPONÍVEL ONLINE) 

CAPÍTULO 25 Duas Variáveis Categóricas: o Teste Qui-Quadrado 

CAPÍTULO 26 Inferência para Regressão 

CAPÍTULO 27 Análise de Variância de Um Fator: Comparação de Várias Médias 

PARTE VI Capítulos Opcionais (DISPONÍVEL ONLINE) 

CAPÍTULO 28 Testes Não Paramétricos 

CAPÍTULO 29 Regressão Múltipla* 

CAPÍTULO 30 Análise da Variância de Dois Fatores 

CAPÍTULO 31 Controle Estatístico de Processos 

CAPÍTULO 32 Reamostragem: Testes de Permutação e Bootstrap 

Índice Alfabético

David S. Moore

Graduou-se em Matemática pela Princeton University e obteve o título de doutor na mesma disciplina pela Cornell University, ambas as instituições nos Estados Unidos (EUA). É professor emérito de Estatística da Purdue University (EUA), tendo recebido o título de professor honorário Shanti S. Gupta. É fellow da American Statistical Association (ASA), entidade que, inclusive, já presidiu. É também fellow do Institute of Mathematical Statistics (IMS) e membro eleito do International Statistical Institute (ISI). Foi, ainda, presidente da International Association for Statistical Education (IASE) e diretor do Programa de Estatística e Probabilidade na National Science Foundation (NSF). Recebeu o prêmio da Mathematical Association of America (MAA) pela excelência no ensino superior de Matemática. 

William I. Notz

Graduou-se em Física pela Johns Hopkins University (EUA) e obteve o título de doutor em Matemática pela Cornell University (também nos EUA). É professor emérito da Ohio State University (EUA), onde também atuou como diretor do Statistical Consulting Service, membro ativo do Departamento de Estatística e reitor associado do College of Mathematical and Physical Sciences. Pela mesma instituição, recebeu o prêmio The Ohio University Alumni Distinguished Teaching como reconhecimento por sua destacada atuação docente. É, ainda, fellow da ASA e foi editor dos periódicos Technometrics e Journal of Statistics Education (JSE), ambos publicados nos EUA. 

Michael A. Fligner

Graduou-se em Matemática pela Stony Brook University (SBU), The State University of New York, (EUA) e obteve o título de doutor pela University of Connecticut (também nos EUA). Atualmente é professor adjunto da University of California at Santa Cruz (UCSC), onde também está associado ao Center for Statistical Analysis in the Social Sciences (CSASS), e professor emérito da Ohio State University, onde trabalhou por quase 40 anos, tendo atuado por mais de uma década como vice-chefe do Departamento de Estatística e também como Diretor do Statistical Consulting Service. Prestou consultoria em grandes corporações e recebeu o prêmio Statistics in Chemistry, da ASA, pelo trabalho de detecção de compostos biologicamente ativos. Também foi editor associado do JSE. Além disso, é coautor do livro Statistical Methods for Behavioral Ecology, publicado no exterior, e recebeu uma bolsa Fulbright pelo programa American Republics Research para trabalhar na Charles Darwin Research Station, nas Ilhas Galápagos. Seus interesses de pesquisa estão voltados para métodos estatísticos não paramétricos.