• Conceitos Básicos: Tipos de variáveis; distribuições de frequências
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  • Tabelas e gráficos
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  • Medidas de posição
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  • Medidas de dispersão e desenho esquemático (Box Plot)
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  • Probabilidade: conceitos básicos, definições e propriedades
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  • Probabilidade condicional e indepedência; Teorema da probabilidade total e teorema de Bayes
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  • Função e distribuição de probabilidade de uma variável aleatória discreta
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  • Características numéricas de uma variável aleatória discreta
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  • Função densidade de probabilidade de uma variável aleatória contínua
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  • Características numéricas de uma variável aleatória contínua
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  • Principais modelos probabilísticos discretos: Uniforme, Bernoulli, Binomial, Geométrico, Poisson e Hipergeométrico
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  • Modelos probabilísticos contínuos. Principais modelos probabilísticos contínuos: Uniforme, Exponencial e Normal
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  • Teorema Central do Limite
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  • Aproximação da distribuição Binomial pela Normal
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  • Introdução à inferência estatística: Primeiras ideias; propriedades dos estimadores
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  • Erro quadrático médio e erro absoluto de estimação
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  • Estimação pontual de parâmetros: estimadores de momentos; estimadores de mínimos quadrados
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  • Estimadores de máxima verossimilhança
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  • Distribuição amostral da média e proporção; dimensionamento da amostra
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  • Intervalo de confiança para a média populacional e para proporção populacional
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