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ESTATÍSTICA | MODA, MÉDIA E MEDIANA A média de um conjunto de dados é encontrada somando-se todos os números do conjunto de dados e então dividindo o resultado pelo número de valores do conjunto. A mediana é o valor do meio quando o conjunto de dados está ordenado do menor para o maior. A moda é o número que aparece mais vezes em um conjunto de dados. LINK DO MATERIAL: https://mega.nz/#!FBdXmS5K!wA23-NzktP... ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tags: estatística, moda, mediana, ESTATÍSTICA | MODA,MÉDIA E MEDIANA, moda média e mediana, moda média e mediana exemplos, moda estatística, media estatística, Moda, Média e Mediana, MODA, estatística mediana, estatística moda, estatística média mediana e moda, média moda e mediana exercícios, como calcular média moda e mediana, Média Moda e Mediana, estatística aplicada, estatística enem, medidas de tendência central, matemática, média moda e mediana, media mediana y moda Seja membro deste canal e ganhe benefícios: / @murakami. Agora no canal Matemática Rapidola, você poderá tornar-se membro do canal nos times de Estatística Básica e Estatística Aplicada. 1 Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose). 2 Probabilidade. 2.1 Definições básicas e axiomas. 2.2 Probabilidade condicional e independência. 2.3 Variáveis aleatórias discretas e contínuas. 2.4 Distribuição de probabilidades. 2.5 Função de probabilidade. 2.6 Função densidade de probabilidade. 2.7 Esperança e momentos. 2.8 Distribuições especiais. 2.9 Distribuições condicionais e independência. 2.10 Transformação de variáveis. 2.11 Leis dos grandes números. 2.12Teorema central do limite. 2.13 Amostras aleatórias. 2.14 Distribuições amostrais. 3 Inferência estatística. 3.1 Estimação pontual: métodos de estimação, propriedades dos estimadores, suficiência. 3.2 Estimação intervalar: intervalos de confiança, intervalos de credibilidade. 3.3 Testes de hipóteses: hipóteses simples e compostas, níveis de significância e potência de um teste, teste t de Student, teste qui-quadrado. 4 Análise de regressão linear. 4.1 Critérios de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança. 4.2 Modelos de regressão linear. 4.3 Inferência sobre os parâmetros do modelo. 4.4 Análise devariância. 4.5 Análise de resíduos. 5 Técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados. 5.1 Tamanho amostral.