A matemática (dos termos gregos, μάθημα, transliterado máthēma, 'ciência', conhecimento' ou 'aprendizagem; e μαθηματικός, transliterado mathēmatikós, 'inclinado a aprender') é a ciência do raciocínio lógico e abstrato, que estuda quantidades (teoria dos números), espaço e medidas (geometria), estruturas, variações e estatística. Não há, porém, uma definição consensual por parte da comunidade científica. O trabalho matemático consiste em procurar e relacionar padrões, de modo a formular conjecturas cuja veracidade ou falsidade é provada por meio de deduções rigorosas, a partir de axiomas e definições. A matemática desenvolveu-se principalmente na Mesopotâmia, no Egito, na Grécia, na Índia e no Oriente Médio. Após a Renascença, o desenvolvimento da matemática intensificou-se na Europa, quand

Matemática

A palavra probabilidade deriva do Latim probare (provar ou testar). Informalmente, provável é uma das muitas palavras utilizadas para eventos incertos ou desconhecidos, sendo também substituída por algumas palavras como “sorte”, “risco”, “azar”, "chance", “incerteza”, “duvidoso”, dependendo do contexto inseridas à língua portuguesa e na linguagem matemática.

Probabilidade

Estatística é a ciência que utiliza as teorias probabilísticas para explicar a frequência da ocorrência de eventos, tanto em estudos observacionais quanto em experimentos para modelar a aleatoriedade e a incerteza de forma a estimar ou possibilitar a previsão de fenômenos futuros, conforme o caso. Algumas práticas estatísticas incluem, por exemplo, o planejamento, a sumarização e a interpretação de observações. Dado que o objetivo da estatística é a produção da melhor informação possível a partir dos dados disponíveis, alguns autores sugerem que a estatística é um ramo da teoria da decisão.

Estatística

Humanas / Sociais

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Técnicas Estatísticas de Discriminação

A disciplina de Técnicas Estatísticas de Discriminação é voltada para o estudo de métodos estatísticos que permitem a classificação de objetos em diferentes grupos. Durante as aulas, os alunos aprendem sobre técnicas como análise discriminante, árvores de decisão e redes neurais, que são utilizadas em diversas áreas, como finanças, marketing e ciência de dados. A disciplina é importante para profissionais que trabalham com análise de dados e tomada de decisão, pois permite a identificação de padrões e a separação de grupos com base em características específicas.

Aula2 Introdução à Análise Discriminante

USP-SP

Técnicas Estatísticas de Discriminação

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