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Apostila Concurso SEDEST DF 2019 Estatística

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Descrição

Apostila Concurso SEDEST DF 2019 Estatística

 

Cargo: Especialista em Assistência Social – Estatística

Nível: Superior

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Apostila Concurso SEDEST DF 2019 Estatística


Conteúdo Programático

1.1. LÍNGUA PORTUGUESA: 1. Compreensão e interpretação de textos. 2. Domínio da ortografia oficial. 3. Acentuação gráfica. 4. Domínio da estrutura morfossintática do período. 5. Substituição de conectores. 6. Domínio dos mecanismos de coesão e coerência. 7. Emprego dos sinais de pontuação. 8. Emprego do sinal indicativo de crase. 9. Colocação dos pronomes átonos. 10. Concordância verbal e nominal. 11. Regência verbal e nominal. 12. Sinonímia e antonímia. 13. Denotação e conotação.

1.2. ATUALIDADES: 1. Domínio de tópicos atuais e relevantes de diversas áreas, tais como: desenvolvimento sustentável, ecologia, tecnologia, energia, política, economia, sociedade, relações internacionais e seus conflitos, educação, saúde, segurança e artes e literatura e suas vinculações históricas. 2. Atualidades e contextos históricos, geográficos, sociais, políticos, econômicos e culturais referentes ao Distrito Federal e Região Integrada de Desenvolvimento do Entorno – RIDE.

1.3. LEI ORGÂNICA DO DISTRITO FEDERAL: 1. Dos Fundamentos da Organização dos Poderes e do Distrito Federal. 2. Da organização do Distrito Federal. 3. Da Organização Administrativa do Distrito Federal. 4. Dos Servidores Públicos. 5. Da Assistência Social.

1.4. DIREITO CONSTITUCIONAL: 1. Constituição: conceito, classificação e assistência social. 2. Normas Constitucionais relativas à Administração e aos Servidores Públicos. 3. Direitos e Garantias Fundamentais. 4. Organização do Estado. 5. Os Direitos Humanos na Constituição Federal de 1988 (artigos 5.º ao 15.º).

1.5. DIREITO ADMINISTRATIVO E ASSISTÊNCIA SOCIAL: 1. Administração Pública. 2. Poder Hierárquico. 3. Ato Administrativo. 4. Servidor Público. 5. Órgãos e Agentes Públicos. 6. Lei Complementar nº 840/2011 e respectivas atualizações. 7. Política Nacional de Assistência Social (PNAS). 8. Sistema Único de Assistência Social (SUAS). 9. Conselho Nacional de Assistência Social (CNAS). 10. Serviços de proteção Social Básica. 11. Cadastro Único para Programas Sociais do Governo Federal (CadÚnico). 12. Protocolo de Gestão Integrada de Serviços, Benefícios e Transferências de Renda no âmbito do Sistema Único de Assistência Social – SUAS. 13. Plano Nacional de Promoção, Proteção e Defesa do Direito de Crianças e Adolescentes à Convivência Familiar e Comunitária (PNCFC). 14. Sistema Único de Assistência Social (SUAS). 15. Conselho Nacional de Assistência Social (CNAS). 16. Política Nacional de Assistência Social (PNAS, 2004). 17. Norma Operacional Básica – NOBSUAS. 18. Tipificação Nacional de Serviços Socioassistenciais (Resolução 109/2009). 19. Legislação e respectivas atualizações: 1. Lei 11.340/2006. 2. Lei nº 10.741/2003. 3. Decreto 7.053/2009. 4. Lei nº 8069/90. 5. Política Nacional do Idoso (Lei nº 8.842/1994). 6. Lei 8.742/1993.

Conhecimentos Específicos

I) Noções sobre amostragem e distribuições amostrais. 2. Estimação pontual e por intervalo. 3. Testes de hipóteses para médias, com variância conhecida e desconhecida. 4. Testes qui-quadrado: aderência, homogeneidade e independência. 5. Testes de comparação de médias. 6. Teste para variância. 7. Regressão e correlação.

II) 1. Introdução: estatística descritiva e inferência estatística, tipos de dados, bancos de dados, ordem de grandeza, precisão e arredondamento de dados quantitativos, proporções e porcentagens, taxas e números índices, sugestões para construção e apresentação de gráficos e tabelas. 2. Representação gráfica e tabular da distribuição de dados: tabelas de frequências, gráficos de barras e do tipo “torta”, histogramas, função de distribuição empírica. 3. Medidas resumo: medidas de posição, de dispersão, de assimetria e curtose, gráficos do tipo “boxplot”. 4. Modelos para distribuições de frequências: gráficos de probabilidade, estatística de Pearson para avaliação de aderência. 5. Associação entre variáveis qualitativas: tabelas de contingência, coeficientes de associação, sensitividade e especificidade, risco relativo, razão de chances. 6. Associação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa: homogeneidade de distribuições (análise de variância com um fator), gráficos de médias, gráficos de perfis, regressão logística. 7. Associação entre variáveis quantitativas: gráficos de dispersão, correlação linear, concordância, gráficos de perfis, regressão linear simples, suavização. 8. Associação entre três ou mais variáveis: tabelas de contingência de múltiplas entradas, distribuições multivariadas, matrizes de covariâncias, análise de variância com dois ou mais fatores, regressão linear múltipla. 9. Outros tópicos: elaboração de relatórios técnicos, análise de sobrevivência e tábuas atuariais, modelos estatísticos (parametrização e identificabilidade).

III) 1. Noções de modelagem de bancos de dados: projeto conceitual, lógico e físico de bancos de dados. 2. Modelo Entidade Relacionamento. 3. Modelo Relacional. 4. Técnicas para mapeamento do Modelo Entidade Relacionamento para o Modelo Relacional. 5. Linguagens do modelo relacional: álgebra relacional, cálculo relacional e SQL. 6. Linguagem SQL: detalhes dos comandos de definição de dados e de manipulação de dados. 7. Introdução a bancos de dados multidimensionais. 8. Ferramentas de apoio para o desenvolvimento do projeto lógico e físico de bancos de dados. 9. Principais aspectos para especificação e implementação de um banco de dados com seus procedimentos de atualização e consulta para um determinado sistema de bancos de dados para análises estatísticas.

IV) 1. Probabilidade subjetiva. 2. O método Bayesiano. 3. Qualidade de uma inferência: métodos clássicos, inferência como um problema de decisão. 4. Inferência conjugada: modelo normal, modelos discretos. 5. Intervalos de credibilidade. 6. Testes de hipóteses. 7. Métodos computacionais. 8. Aplicações: modelos lineares, análise de dados discretos e outras.

V) 1. Gráficos multivariados. 2. Análise de agrupamentos. 3. Análise de componentes principais. 4. Análise fatorial. 5. Discriminação e classificação. 6. Biplot. 7. Análise Procrustes 8. Escalonamento multidimensional. 9. Análise de regressão multivariada. 10. Análise de correlação canônica. 11. Análise de correspondência. 12. Modelos de equações estruturais.

VI) 1. Álgebra matricial, formas quadráticas. 2. Distribuição multivariada e momentos, distribuição normal multivariada. 3. Teorema limite central multivariado. 4. Distribuição de Wishart e de Hotteling. 5. Coeficiente de correlação múltipla. 6. Coeficiente de correlação parcial. 7. Estimação: vetor de médias e matriz de covariâncias. 8. Distribuição do coeficiente de correlação amostral. 9. Inferência sobre vetores de médias: região de confiança, intervalos de confiança simultâneos e testes de hipóteses. 10. Testes não paramétricos.

 

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