IBGE / 2019 Analista Censitário   - Métodos Quantitativos

CONHECIMENTOS BÁSICOS

LÍNGUA PORTUGUESA

Elementos de construção do texto e seu sentido: gênero do texto (literário e não literário, narrativo, descritivo e argumentativo); interpretação e organização interna.

Semântica: sentido e emprego dos vocábulos; campos semânticos; emprego de tempos e modos dos verbos em português.

Morfologia: reconhecimento, emprego e sentido das classes gramaticais; processos de formação de palavras; mecanismos de flexão dos nomes e verbos.

Sintaxe: frase, oração e período; termos da oração; processos de coordenação e subordinação; concordância nominal e verbal; transitividade e regência de nomes e verbos; padrões gerais de colocação pronominal no português; mecanismos de coesão textual.

Ortografia.

Acentuação gráfica.

Emprego do sinal indicativo de crase.

Pontuação.

Estilística: figuras de linguagem.

Reescrita de frases: substituição, deslocamento, paralelismo; variação linguística: norma culta.

Observação: os itens deste programa serão considerados sob o ponto de vista textual, ou seja, deverão ser estudados sob o ponto de vista de sua participação na estruturação significativa dos textos.

CONHECIMENTOS ESPECÍFICOS

Estatística descritiva e análise exploratória de dados – média, mediana, moda, quartis, resumo de 5 números, variância, desvio padrão, coeficiente de variação, intervalos entre quartis, valores atípicos, elaboração e interpretação de gráficos: gráfico de barras e colunas, gráfico de linhas, histograma, boxplot e ramo e folhas.

Probabilidade – definições básicas e axiomas, probabilidade condicional e independência, variáveis aleatórias discretas e contínuas, função de distribuição, função de probabilidade, função de densidade de probabilidade, mudança de variável, transformação integral, estatísticas de ordem, esperança e momentos, distribuição de funções de variáveis aleatórias, distribuições: Binomial, Multinomial, Hipergeométrica, Poisson, Uniforme, Normal e Exponencial; distribuições condicionais e independência, esperança condicional, funções geradoras de momentos, lei dos grandes números, teorema central do limite, distribuições amostrais.

Inferência Estatística – métodos de estimação pontual: método dos momentos e método da máxima verossimilhança, propriedades dos estimadores, estimação por intervalos, testes de hipóteses simples e compostas, nível de significância e potência do teste, viés do teste, testes t de Student, testes qui-quadrado – de aderência e de independência e de homogeneidade em tabelas de contingência, teste da razão de verossimilhanças, noções de inferência bayesiana: teorema de Bayes, distribuição a priori e a pos- teriori, análise conjugada, estimação pontual.

Técnicas de Amostragem – amostragem aleatória simples, tamanho de amostra, estimadores de razão e regressão, amostragem estratificada, amostragem sistemática, amostragem de conglomerados, métodos de seleção com probabilidades desiguais.

Modelos lineares – correlação, regressão linear simples e múltipla, estimação dos parâmetros do modelo: método de mínimos quadrados e método da máxima verossimilhança, inferência na regressão, análise de resíduos, testes para autocorrelação serial e heterocedasticidade, análise da variância, diagnósticos de qualidade do ajuste.

Modelos Lineares Generalizados – família exponencial, componentes do modelo linear generalizado, especificação funcional através de Box-Cox, inferência em modelos lineares generalizados, teste de especificação (RESET), estatísticas de teste da adequação de modelos, modelos para variáveis resposta binárias e dados de contagem.

Modelos para Séries Temporais – estacionariedade, função de autocorrelação, função de autocorrelação parcial, modelos ARIMA, identificação e estimação de modelos ARIMA, modelos de decomposição de séries temporais: componentes de tendência, ciclo e sazonalidade, estimação das componentes por média móvel.