Célula de Ensino evolução que gera resultados
Núcleo de Probabilidade, Inferência Estatística e Ciência de Dados

Inferência Estatística Avançada, Estatística Bayesiana e Teoria Assintótica

O estudante dominará o arcabouço matemático rigoroso que fundamenta os métodos estatísticos modernos, compreendendo as propriedades assintóticas e a dualidade entre abordagens frequentista e bayesiana.

6 células 24h Intermediário / Avançado
🚀 Escada de Valor • Pacotes & Credit Upgrade (R$ 29,99 a R$ 199,99)

Jornada Executiva: Teoria da Probabilidade, Inferência Estatística & Ciência de Dados

Do curso base em Probabilidade e Estatística (R$ 29,99) ao Master Internacional em Modelagem Estocástica & Inferência Avançada (R$ 199,99).

🎯 1. Porta de Entrada (R$ 29,99) Inicie pela Trilha Start (R$ 29,99) com baixo atrito financeiro e domine os fundamentos globais na prática.
💳 2. Abatimento no Upgrade (Credit Upgrade) 100% dos R$ 29,99 investidos na Trilha Start viram crédito imediato (cupom PRB29) para abater nas Trilhas 2, 3, 4 ou 5!
🌍 3. Certificação Dupla (PT-BR & EN) + ODS Certificados emitidos em Português e Inglês com competências alinhadas aos ODS da ONU para seu perfil global no LinkedIn.
Alinhamento ONU / Agenda Pós-2030: ODS 4 (Educação Superior de Qualidade) ODS 9 (Indústria, Inovação e Infraestrutura) ODS 8 (Trabalho Decente e Crescimento Econômico) ODS 17 (Parcerias Globais)
Nível 1 • 6h

Teoria da Probabilidade e Estatística: Da Probabilidade Condicional à Regressão Linear (Start)

Probabilidade clássica e condicional, Teorema de Bayes, variáveis aleatórias discretas e contínuas, esperança, variância e covariância, distribuições notáveis (Binomial, Poisson, Normal), Lei dos Grandes Números, Teorema do Limite Central, estimadores pontuais (MLE e Mínimos Quadrados), intervalos de confiança para médias/proporções/variâncias, testes de hipóteses, testes Qui-Quadrado e regressão linear simples.

R$ 29,99 Gera R$ 29,99 em crédito de upgrade
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Nível 2 • 16h

Estatística Aplicada à Indústria, Agronegócio e Finanças no Brasil: Modelagem e Séries Nacionais

Aplicações em setores estratégicos nacionais: controle estatístico de processos (CEP / Six Sigma) na manufatura brasileira, modelagem de risco e crédito em fintechs (inadimplência e score), estatística experimental no agronegócio (delineamento de experimentos agrícolas) e séries temporais de índices econômicos (IPCA e Selic).

R$ 69,90 Com Credit Upgrade: R$ 39,91 (-R$ 29,99)
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Nível 3 • 24h Trilha Atual

Inferência Estatística Avançada, Estatística Bayesiana e Teoria Assintótica

Fundamentos matemáticos profundos: propriedades de estimadores (eficiência, suficiência e Teorema de Rao-Blackwell), informação de Fisher e limite de Cramér-Rao, inferência Bayesiana (distribuições a priori conjugadas, verossimilhança e a posteriori), teste da razão de verossimilhanças e convergência em probabilidade e distribuição.

R$ 119,90 Com Credit Upgrade: R$ 89,91 (-R$ 29,99)
Selecionada
Nível 4 • 32h

Estatística Computacional com Python/R: Simulação de Monte Carlo, MCMC, Bootstrap e Modelos Lineares Generalizados

Algoritmos computacionais de amostragem: métodos de Monte Carlo e reamostragem Bootstrap, amostragem de Gibbs e algoritmo de Metropolis-Hastings (MCMC com PyMC/Stan), e modelagem estatística multivariada com Modelos Lineares Generalizados (GLM: regressão logística, Poisson e binomial negativa).

R$ 159,90 Com Credit Upgrade: R$ 129,91 (-R$ 29,99)
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Nível 5 • 45h Mais Completo

Master Internacional em Teoria da Probabilidade, Estatística Matemática e Ciência de Dados

Consolidação das 5 trilhas executivas, teoria da medida preliminar para probabilidades (espaços de probabilidade de Kolmogorov e esperança condicional abstrata), processos estocásticos (martingales e cadeias de Markov), redação científica em LaTeX e certificação executiva bilíngue internacional.

R$ 199,99 Com Credit Upgrade: R$ 170,00 (-R$ 29,99)
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Teoria da Probabilidade e Estatística: Da Probabilidade Condicional à Regressão Linear (Start) R$ 44,90
Núcleo de Probabilidade, Inferência Estatística e Ciência de Dados

Teoria da Probabilidade e Estatística: Da Probabilidade Condicional à Regressão Linear (Start)

Domínio conceitual e metodológico completo da teoria da probabilidade e inferência estatística fundamental: conceitos essenciais de espaço amostral, probabilidade condicional, independência estatística e Teorema de Bayes; variáveis aleatórias unidimensionais discretas e contínuas (funções de probabilidade, densidade e distribuição acumulada); medidas de tendência central (média, mediana), dispersão (variância, desvio-padrão) e dependência linear (covariância e correlação); modelos de probabilidade notáveis (Binomial, Poisson e Normal); o Teorema do Limite Central (TLC) e a Lei dos Grandes Números; estatística descritiva e estimadores pontuais via Máxima Verossimilhança (MLE) e Mínimos Quadrados (OLS); intervalos de confiança para médias, variâncias e proporções (populações normais, t-Student e Qui-Quadrado); testes de hipóteses estatísticas (erros tipo I e II, p-valor); testes Chi2 de qualidade de ajuste, homogeneidade e independência; e fundamentos de regressão linear simples com diagnóstico de resíduos.

📚 6 células ⏱️ 6h Iniciante
Estatística Aplicada à Indústria, Agronegócio e Finanças no Brasil: Modelagem e Séries Nacionais R$ 59,90
Núcleo de Probabilidade, Inferência Estatística e Ciência de Dados

Estatística Aplicada à Indústria, Agronegócio e Finanças no Brasil: Modelagem e Séries Nacionais

Aplicações práticas da estatística e probabilidade nos setores de maior peso da economia brasileira: Controle Estatístico de Processos (CEP) e capacidade de processo (Cp e Cpk) na manufatura industrial nacional, delineamento e análise de experimentos agropecuários (ANOVA) para avaliação de cultivares em parceria com a Embrapa, modelagem de crédito e escores de risco de inadimplência em bancos e fintechs, e análise empírica de séries econômicas brasileiras (IPCA, Selic e taxa de câmbio).

📚 6 células ⏱️ 16h Intermediário
Estatística Computacional com Python/R: Simulação de Monte Carlo, MCMC, Bootstrap e Modelos Lineares Generalizados R$ 79,90
Núcleo de Probabilidade, Inferência Estatística e Ciência de Dados

Estatística Computacional com Python/R: Simulação de Monte Carlo, MCMC, Bootstrap e Modelos Lineares Generalizados

Métodos computacionais intensivos para resolução de problemas estatísticos e probabilísticos complexos: técnicas de amostragem estocástica (geração de números pseudoaleatórios, método da transformada inversa e amostragem por rejeição), métodos de reamostragem não paramétricos (Bootstrap e Jackknife) para estimação de erros padrão e intervalos de confiança robustos, algoritmos de Cadeias de Markov Monte Carlo (MCMC: algoritmo de Metropolis-Hastings e Amostrador de Gibbs) para inferência bayesiana computacional (PyMC e Stan), e modelagem estatística multivariada com Modelos Lineares Generalizados (GLM: regressão logística, Poisson e binomial negativa com funções de ligação).

📚 6 células ⏱️ 32h Avançado
Jornada da trilha

Células de aprendizagem

1

Célula 01: Teoria dos Estimadores Ótimos: Suficiência, Informação de Fisher e Limite de Cramér-Rao

O Teorema da Fatoração de Fisher-Neyman para estatísticas suficientes, estatísticas ancilares e completas, Teorema de Lehmann-Scheffé para estimadores não viesados de variância mínima (UMVUE) e derivação da Cota de Cramér-Rao.

4h
2

Célula 02: Fundamentos da Estatística Bayesiana: Distribuições a Priori Conjugadas e a Posteriori

O paradigma bayesiano de parâmetros como variáveis aleatórias: modelos Beta-Binomial, Gama-Poisson e Normal-Normal; cálculo analítico da distribuição a posteriori e estimadores pontuais bayesianos (média e moda a posteriori).

4h
3

Célula 03: Intervalos de Credibilidade e Testes de Hipóteses Bayesianos (Fator de Bayes)

Diferenças conceituais entre intervalos de confiança frequentistas e intervalos de credibilidade bayesianos de cauda igual e densidade máxima a posteriori (HPD), e tomada de decisão via Fator de Bayes (Bayes Factor).

4h
4

Célula 04: Teoria de Testes Ótimos: Lema de Neyman-Pearson e Teste da Razão de Verossimilhanças (LRT)

Dedução do teste mais poderoso para hipóteses simples (Lema de Neyman-Pearson), razão de verossimilhanças monótona (MLR), testes uniformemente mais poderosos (UMP) e Teste da Razão de Verossimilhanças Generalizada (GLRT) com o Teorema de Wilks.

4h
5

Célula 05: Teoria Assintótica da Inferência: Propriedades de Grandes Amostras do MLE

Consistência fraca e forte, normalidade assintótica do estimador de máxima verossimilhança ($\sqrt{n}(\hat{\theta} - \theta) \to N(0, I^{-1}(\theta))$), eficiência assintótica e método Delta para aproximação de funções de estimadores.

4h
6

Célula 06: Laboratório Analítico Capstone: Monografia Formal de Comparativo Frequentista vs. Bayesiano

Desenvolvimento de ensaio matemático analítico comparando a performance de estimadores frequentistas (MLE/UMVUE) e bayesianos sob diferentes tamanhos amostrais e escolhas de priors.

4h