Revisão de probabilidade.  Dados experimentais e observacionais.  Estatísticas descritivas, representação gráfica e análise exploratória de dados. Distribuição amostral, cálculo de precisão e tamanho da amostra. Introdução ao método bootstrap, teste de hipótese bootstrap. Modelo estatístico, estatística suficiente e família exponencial. Estimação pontual: método dos momentos e máxima verossimilhança.   

Propriedades dos estimadores: distribuição, consistência, vis, eficiência. Testes de Hipótese: abordagem de Neyman-Pearson e teoria da decisão estatística, teste da razão de verossimilhanças, teste de Wald, tipos de erro, função de poder, testes uniformemente mais poderosos. Estimação de intervalos: intervalo de confiança, método da inversão, método pivot, aproximação assintótica. ANOVA. Fundamentos do modelo de regressão linear. Método dos mínimos quadrados, hipóteses sobre o modelo linear.