Descrição
Apostila Digital TJ BA 2023 Analista Judiciário Estatístico
Cargo: Analista Judiciário Estatístico
Editora: DOMINA CONCURSOS
Edição: 2023
Nível: Superior
Banca: FUNDAÇÃO CARLOS CHAGAS
Edital: Acesso ao Edital
Não é só uma apostila!
Material teórico completo elaborado totalmente de acordo com o novo edital.
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Conhecimento Básico
(Totalmente de Acordo com Edital 2023)
LÍNGUA PORTUGUESA: Domínio da ortografia oficial. Emprego da acentuação gráfica. Emprego dos sinais de pontuação. Emprego do sinal indicativo de crase. Flexão nominal e verbal. Pronomes: emprego, formas de tratamento e colocação. Domínio dos mecanismos de coesão textual. Emprego de tempos e modos verbais. Vozes do verbo. Concordância nominal e verbal. Regência nominal e verbal. Morfossintaxe. Redação (confronto e reconhecimento de frases corretas e incorretas). Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados. Reconhecimento de tipos e gêneros textuais. Figuras de linguagem. Discurso direto, indireto e indireto livre. Adequação da linguagem ao tipo de documento.
MATEMÁTICA E RACIOCÍNIO LÓGICO: Raciocínio Lógico: Estrutura lógica de relações arbitrárias entre pessoas, lugares, objetos ou eventos fictícios; deduzir novas informações das relações fornecidas e avaliar as condições usadas para estabelecer a estrutura daquelas relações. Compreensão e elaboração da lógica das situações por meio de: raciocínio verbal, raciocínio matemático, raciocínio sequencial, orientação espacial e temporal, formação de conceitos, discriminação de elementos. Compreensão do processo lógico que, a partir de um conjunto de hipóteses, conduz, de forma válida, a conclusões determinadas. Números inteiros e racionais: operações (adição, subtração, multiplicação, divisão, potenciação); expressões numéricas; múltiplos e divisores de números naturais; problemas. Frações e operações com frações. Números e grandezas proporcionais: razões e proporções; divisão em partes proporcionais; regra de três; porcentagem e problemas envolvendo regra de três simples, cálculos de porcentagem, acréscimos e descontos. Noções de Estatística: medidas de tendência central (moda, mediana, média aritmética simples e ponderada) e de dispersão (desvio médio, amplitude, variância, desvio padrão); leitura e interpretação de gráficos (histogramas, setores, infográficos) e tabelas.
LEGISLAÇÃO: Estatuto dos Servidores Civis Públicos do Estado da Bahia – Lei nº 6.677/1994. Regimento Interno do Tribunal de Justiça do Estado da Bahia atualizado. Organização e Divisão Judiciária do Estado da Bahia – Lei nº 10.845, de 27 de novembro de 2007.
Conhecimento Específico
(Totalmente de Acordo com Edital 2023)
Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose). Probabilidade. Definições básicas e axiomas. Probabilidade condicional e independência. Teorema de Bayes. Variáveis aleatórias discretas e contínuas. Função de distribuição. Função de probabilidade. Função de densidade de probabilidade. Esperança e momentos. Teorema de Tchebichev. Distribuições especiais: Distribuições de Bernoulli, binomial, multinomial, geométrica, hipergeométrica, Poisson, uniforme, exponencial, Beta, Gama, normal, qui-quadrado, t de Student e F. Distribuições condicionais e independência. Esperança condicional. Funções geradoras de momentos. Transformação de variáveis. Leis dos grandes números. Teorema central do limite. Amostras aleatórias. Estatísticas de ordem. Distribuições amostrais. Inferência estatística. Estimação pontual: métodos de estimação, propriedades dos estimadores, suficiência, estimadores bayesianos. Estimação por intervalos: intervalos de confiança, intervalos de credibilidade. Testes de hipóteses: hipóteses simples e compostas, níveis de significância e potência, teste-t de Student, teste quiquadrado. Métodos não paramétricos: testes não paramétricos e regressão não paramétrica. Análise de regressão linear. Critérios de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança. Modelos de regressão linear. Inferências sobre os parâmetros do modelo. Análise de variância e de covariância. Análise de resíduos. Técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados. Tamanho amostral. Estimadores de razão e regressão. Estatística computacional. Linguagem de programação R. Geração de números aleatórios. Métodos para simulação de variáveis aleatórias. Estimação por métodos computacionais. Processos estocásticos. Cadeias de Markov em tempo discreto. Processos de Poisson. Teoria de renovação. Teoria de filas. Cadeias de Markov em tempo contínuo. Processos Gaussianos. Análise multivariada. Distribuição normal multivariada. Análise de componentes principais. Análise fatorial. Análise de correspondência. Análise discriminante. Análise de conglomerados. Análise de séries temporais. Análise descritiva de séries temporais. Estacionariedade. Modelos ARMA, ARIMA e SARIMA. Análise espectral. Conceitos básicos e aplicações de números índices, medidas de distribuição de renda e concentração industrial.
