Este curso on-line gratuito começa explorando o conceito de estatística e sua relação com a probabilidade. O curso analisa como a precisão dos dados é aprimorada pelo uso de meios e outros objetos estatísticos. Você estudará como a significância estatística é declarada com algum nível de confiança. Você será apresentado à relevância das variáveis aleatórias discretas e da distribuição de probabilidade. Você também poderá explicar como variáveis aleatórias, em contraste com outras variáveis em matemática, podem assumir valores diferentes em um intervalo com uma probabilidade associada. Você sabia que variáveis discretas podem ser caracterizadas? Este curso analisa como variáveis aleatórias discretas assumem conjuntos finitos ou infinitos de valores discretos. O curso discute a distribuição normal e gaussiana e sua ocorrência na distribuição contínua. Você aprenderá sobre os parâmetros usados na distribuição normal. As propriedades da distribuição normal e como as tabelas são usadas na distribuição normal também serão destacadas.

O curso continua explicando a distribuição da amostragem e sua relação com a distribuição de probabilidade dos dados estatísticos. O curso descreve as diferenças nos dados da mesma população. Você estudará as características específicas das distribuições de amostragem. O Teorema do Limite Central e a Lei dos Grandes Números são considerados teoremas fundamentais da estatística. O curso explica o papel do teorema do limite central em garantir a validação de procedimentos estatísticos. O curso também explica como a distribuição amostral é usada para determinar a diferença entre duas proporções amostrais independentes. Você passará por experimentos sobre distribuições de amostragem em duas médias amostrais independentes. É importante observar que a distribuição t desempenha um papel importante em várias análises estatísticas, incluindo a análise de regressão linear. O curso sugere ferramentas para o aluno que podem ser usadas para calcular a função de distribuição cumulativa para vários graus de liberdade. O curso também analisa a distribuição qui-quadrada e como ela é usada para testar a qualidade do ajuste de uma distribuição de dados. Também é usado para estimar as confidências em torno da variância e do desvio padrão para uma variável aleatória de uma distribuição

Além disso, você será levado pela estimativa como um conceito essencial em estatística. Você aprenderá como a estimativa é determinada por meio de dados medidos e observados. É importante aprender sobre os parâmetros usados para calcular erros e declarar o nível de confiança nos dados com base na probabilidade. Você aprenderá como as escolhas são feitas para chegar aos níveis de confiança. Você também poderá descrever a inferência estatística e como ela responde a perguntas específicas sobre uma população desconhecida. O curso explica como um teste de significância é usado como um procedimento formal para comparar os dados observados. Você verá os parâmetros usados no cálculo do intervalo de confiança da proporção de grandes amostras. Os parâmetros usados em grandes intervalos de confiança da amostra também serão destacados. Você aprenderá como testar uma hipótese com base no tamanho de uma população com uma média desconhecida. Você também conduzirá experimentos matemáticos sobre como testar a diferença entre duas médias. Comece este curso hoje e obtenha insights sobre os principais conceitos e ferramentas usados para coletar, analisar e tirar conclusões dos dados.