Somatório e produtório. Introdução à teoria da probabilidade. Estatística descritiva. Correlação e regressão linear simples. Variáveis aleatórias. Discretas e contínuas. Distribuição normal, binomial e de Poisson. Teste de hipóteses: qui-quadrado, F e t. Princípios básicos da experimentação. Contrastes. Hipóteses fundamentais da Análise de Variância. Comparações Múltiplas: testes de Tukey, Duncan e Scheffé. Planejamento de experimentos. Delineamentos experimentais. Experimentos fatoriais e em pa

A Estatística Experimental é base tanto para pesquisas científicas quanto tecnológicas, por isso é uma disciplina essencial em um curso de engenharia.

Capacitar o aluno para realizar análise de dados em Estatística Experimental

É capacitar o aluno: (i) a planejar esquemas de experimentação a serem utilizadas na pesquisa científica; (ii) a escolher técnicas estatísticas descritivas para apresentar os resultados de uma pesquisa; (iii) escolher técnicas estatísticas inferenciais para analisar adequadamente os dados

PROCEDIMENTOS DE ENSINO (técnicas, recursos e avaliação)
Aulas expositivas: abordagem dos diferentes temas pelo professor com discussão participativa dos alunos.
Listas de exercícios: a serem resolvidas em sala de aula e em casa a fim de fixar os conceitos apresentados em aula.
Programa Estatístico R: uso do programa R como ferramenta de auxílio nas análises estatísticas
Plantão de dúvidas: horário em que o aluno poderá tirar dúvidas do conteúdo abordado.
Provas: serão aplicadas provas do conteúdo ministrado.
RECURSOS (humanos, técnicos e materiais necessários para o ensino a serem viabilizados pelo Departamento/Unidade).
Humanos: Professor responsável pela disciplina.

Materiais:
-permanentes: quadro negro; data show, laboratório de informática, computador.
-de consumo: giz; papel A4, papel almaço, cartucho de impressora, programa estatístico.

As avaliações serão realizadas conforme as resoluções CONSEPE 52/94 CONSEPE 27/99. O aluno que atingir uma média final maior ou igual a 5,0 (cinco) e uma frequência em aula de no mínimo de 75% será considerado aprovado na disciplina. A média final (MF) será computada: MF = (2 x Prova1 + 3 x Prova2 + 3 x Prova3 + Exercícios + Trabalho)/10

O curso é teórico e prático com uso do programa estatístico R em laboratório de informática.