<html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /></head><body style='font-size: 10pt; font-family: Verdana,Geneva,sans-serif'> Foi lançado o edital 020/2019/DDP que torna pública a abertura de inscrições e estabelece as normas para a realização do Concurso Público destinado a selecionar candidatos para provimento do cargo de Professor da Carreira do Magistério Superior na UFSC (Universidade Federal de Santa Catarina). Há 1 vaga para a área de Estatística. 1.4.11.6.2 Campo de Conhecimento: Matemática/Probabilidade e Estatística/Ciência da Computação/ Engenharias/ Agronomia/ Demografia/ Genética/ Estatística Processo: 23080.017772/2019-51 Número de vagas: 01 (uma) Denominação: Adjunto A Regime de Trabalho: DE Requisitos para provimento no cargo: Título de Doutor em Estatística ou Estatística e Experimentação Agropecuária ou Estatística e Experimentação Agronômica ou Biometria ou Biometria e Estatística Aplicada ou Matemática ou Ciência da Computação ou Engenharias (qualquer) ou Demografia ou Genética Relação de pontos: 6.2 Campo de Conhecimento: Matemática/Probabilidade e Estatística/Ciência da Computação/ Engenharias/ Agronomia/ Demografia/ Genética/ Estatística: 1. Teoria da Probabilidade (espaço amostral, definições clássica, axiomática e experimental, teoremas da adição e do produto, probabilidade condicional, teorema de Bayes e eventos conjuntos, noções de Processos Estocásticos, utilização de ferramentas computacionais); 2. Variáveis Aleatórias Discretas/Contínuas e Distribuições de Probabilidade de uma Variável Aleatória (caracterização, desenvolvimento dos principais modelos e aplicações, teorema do limite central De-Moivre-Laplace, utilização de ferramentas computacionais); 3. Distribuições amostrais (conceituação, teoria geral e casos especiais: média, variância, diferença de médias e de proporções, razão de variâncias, Lei forte e fraca dos grandes números, utilização de ferramentas computacionais); 4. Teoria da Estimação (conceituação, métodos de estimação, casos especiais e aplicações, utilização de softwares); 5. Teoria dos Testes de Hipóteses Paramétricos (conceituação, teoria dos testes de razão de verossimilhança, casos especiais e aplicações, utilização de ferramentas computacionais); 6. Análise de Variância (ANOVA) (princípios básicos, ANOVA para os projetos de experimentos mais comuns, análise dos resíduos e aplicações, utilização de ferramentas computacionais); 7. Métodos de Amostragem (conceitos, estimadores da média e proporção para os principais métodos de amostragem e aplicações, utilização de ferramentas computacionais); 8. Análise de Regressão (modelos de regressão linear simples e múltipla, análise dos resíduos, estimação e testes de hipóteses, seleção de variáveis e aplicações, utilização de ferramentas computacionais); 9. Análise Multivariada (análise de componentes principais, análise fatorial, análise de agrupamento, análise discriminante, utilização de ferramentas computacionais); 10. Modelos lineares generalizados (definição, componentes do modelo, estimação e predição, principais modelos para dados discretos e contínuos, diagnóstico, utilização de ferramentas computacionais). Mais informações em: <a href="http://020ddp2019.concursos.ufsc.br/files/2019/04/Edital-020DDP2019-Magist%C3%A9rio-Superior.pdf?fbclid=IwAR1AVDLx1IZP1RikELixk3ggkBOCbIUomrZJFL6PHwb5gpDET9TnClMjhcc" target="_blank" rel="noreferrer">http://020ddp2019.concursos.ufsc.br/</a> Atenciosamente, Pedro Alberto Barbetta Dalton Francisco de Andrade <div id="DAB4FAD8-2DD7-40BB-A1B8-4E2AA1F9FDF2"> </div> </body></html>