I. O básico - I.7. Estatística e Probabilidade
Na Estatística recolhem-se e tratam-se dados de forma a produzirem informação relevante. A Probabilidade estabelece níveis de certeza associados aos resultados de acontecimentos aleatórios.
Análise exploratória de dados: A partir dos dados estabelece sínteses das suas características principais.
2. Tratamento de uma variável categórica nominal {soluções};
3. Tratamento de uma variável categórica ordinal {soluções};
4. Tratamento de uma variável quantitativa discreta {soluções};
5.A. Tratamento de uma variável quantitativa contínua (I) {soluções};
5.B. Tratamento de uma variável quantitativa contínua (II) {soluções};
6.A. Modas e médias {soluções};
6.B. Modas, medianas e médias {soluções};
7. Comparação de modas e medianas: Assimetrias {soluções};
8.A. Exercícios de variância e desvio-padrão (I) {soluções};
8.B. Exercícios de variância e desvio-padrão (II) {soluções};
9.A. Exercícios de quartis e de diagramas de extremos e quartis (I) {soluções};
9.B. Exercícios de quartis e de diagramas de extremos e quartis (II) {soluções};
10. Exercícios de assimetria e curtose {soluções}.
Análise combinatória: Ajuda a contar objectos “arranjados” de maneiras distintas, sendo uma ferramenta para definir o número de casos possíveis e favoráveis de um certo acontecimento.
11. Fatoriais (revisão) {soluções};
12. Princípio fundamental de Contagem {soluções};
13. Permutações simples {soluções};
14. Permutações com repetição {soluções};
15. arranjos simples (sem repetição) {soluções};
16. arranjos com repetição {soluções};
17. Combinações simples {soluções};
18. Combinações com repetição {soluções};
19.A. Binómio de Newton (I) {soluções};
19.B. Binómio de Newton (II) {soluções};
20. Polinómio de Leibnitz {soluções};
21.A. Triângulo de Pascal (I) {soluções};
21.B. Triângulo de Pascal (II) {soluções}.
Elementos de probabilidade: O cálculo das probabilidades fornece uma modelização eficaz das situações não deterministas.
22. Operações com conjuntos {soluções};
23. Espaço amostral. Álgebra dos acontecimentos {soluções};
24. Axiomática e teoremas das probabilidades {soluções};
25. Regra de Laplace {soluções};
26. Probabilidade condicional {soluções};
27. Acontecimentos independentes {soluções};
28. Teorema de Bayes {soluções}.
Distribuições de probabilidade: Nesta secção abordaremos os modelos mais utilizados na descrição dos comportamentos aleatórios, finalizando-a com o Teorema do Limite Central, pedra base da Inferência Estatística (não tratada neste trabalho).
29. Distribuições discretas: Bernuilli {soluções};
30.A. Distribuições discretas: Binomial (I) {soluções};
30.B. Distribuições discretas: Binomial (I) {soluções};
31. Distribuições discretas: Hipergeométrica {soluções};
32. Distribuições discretas: de Poisson {soluções};
33. Distribuições contínuas: Uniforme {soluções};
34. Distribuições contínuas: Exponencial {soluções};
35.A. Distribuições contínuas: Normal {soluções};
35.B. Distribuições contínuas: Normal {soluções};
35,C. Distribuições contínuas: Normal {soluções};
36. Teorema do limite central {soluções};
