Cálculo - Conceitos e Aplicações aborda a história do cálculo num estilo coloquial, concentrando-se nos personagens principais e omitindo informações periféricas que poderiam desviar a atenção do estudante. Ao mesmo tempo, torna esta história relevante e interessante ao usar exemplos bem escolhidos do "mundo real", próximos dos interesses do leitor, tanto para motivá-lo como para aplicar a matemática que está sendo ensinada. O livro é menos dispersivo e mais estruturado que os textos experimentais e, ao mesmo tempo, mais interessante, claro e informal que as obras tradicionais. Os exemplos e exercícios, de economia e finanças às ciências biológicas e sociais, vão desde problemas simples, de interesse prático - como onde instalar a pia, o fogão e geladeira numa cozinha - até os de alcance global, como a proteção das baleias contra a pesca predatória.
Parte I - Exploração de dados
1. Como retratar distribuições através de gráficos
2. Como descrever distribuições através de números
3. As distribuições normais
4. Diagramas de dispersão e correlação
5. Regressão
6. Tabelas de dupla entrada
7. Exploração de dados: revisão da Parte I
Parte II - Da exploração à inferência
8. Produção de dados: amostragem
9. Produção de dados: experimentos
10. Introdução à probabilidade
11. Distribuições amostrais
12. Regras gerais de probabilidade
13. Distribuições binomiais
14. Introdução à inferência
15. Pensando sobre inferência
16. Da exploração à inferência: revisão da Parte II
Parte III - Inferência sobre variáveis
17. Inferência sobre uma média populacional
18. Problemas de duas amostras
19. Inferência sobre uma proporção populacional
20. Comparação de duas proporções
21. Inferência sobre variáveis: revisão da Parte III
Parte IV - Inferência sobre relações
22. Duas variáveis categóricas: o teste qui-quadrado
23. Inferência para regressão
24. Análise de variância de um fator: comparação de várias médias
Parte V - Capítulos disponíveis no CD EBP e on-line
25. Testes não-paramétricos
26. Controle estatístico de processo
27. Regressão múltipla
28. Mais sobre análise de variância
David S. Moore é professor emérito de Estatística, ocupando a cátedra Shanti S. Gupta na Purdue University. Tem graduação por Princeton e possui doutorado pela Cornell University, ambos os títulos em Matemática. É autor de inúmeros livros e artigos sobre teoria estatística.
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A Estatística Básica e sua Prática