Fundamentos de Probabilidade e InferêNcia

A compreensão estatística da aleatoriedade é um pilar essencial na formação científica contemporânea, permitindo interpretar incertezas, quantificar riscos e construir modelos robustos para fenômenos complexos. Este livro apresenta, de forma gradual e sistemática, os principais fundamentos da teoria das probabilidades e da inferência estatística, com sólida estrutura formal e ampla aplicação computacional na linguagem R — ambiente amplamente utilizado na prática científica e profissional. São discutidos os conceitos básicos como espaço amostral, eventos, variáveis aleatórias discretas e contínuas, distribuições de probabilidade clássicas (binomial, normal, Poisson, entre outras), propriedades de esperança e variância, teoremas fundamentais (como os de Bayes, Moivre-Laplace e o Teorema Central do Limite), bem como princípios básicos da inferência estatística. O texto alia formalismo matemático a aplicações práticas, com exemplos detalhados e rotinas em R que permitem a construção de modelos, a simulação de experimentos e a interpretação crítica de resultados. Voltado a estudantes de graduação e profissionais de áreas distintas da Estatística e da Ciência de dados, esta obra constitui um guia didático para o desenvolvimento do raciocínio estatístico.João Debastiani Neto é docente da Universidade Estadual de Maringá – Departamento de Ciências, mestre em Matemática Aplicada e Computacional e doutor em Educação Matemática. Jorge Alberto Achcar é professor colaborador no Departamento de Medicina Social da Faculdade de Medicina da USP, campus de Ribeirão Preto, com pós-doutorado pelas Universidades de Nottingham, Inglaterra, de Connecticut, EUA e Carnegie-Mellon, EUA. Ricardo Puziol de Oliveira é docente da Universidade Estadual Paulista – Departamento de Estatística (FCT) e doutor em Saúde Pública pela Faculdade de Medicina da USP de Ribeirão Preto.