1 Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose).
2 Probabilidade.
2.1 Definições básicas e axiomas.
2.2 Probabilidade condicional e independência.
2.3 Variáveis aleatórias discretas e contínuas.
2.4 Distribuição de probabilidades.
2.5 Função de probabilidade.
2.6 Função densidade de probabilidade.
2.7 Esperança e momentos.
2.8 Distribuições especiais.
2.9 Distribuições condicionais e independência.
2.10 Transformação de variáveis.
2.11 Leis dos grandes números.
2.12 Teorema central do limite.
2.13 Amostras aleatórias.
2.14 Distribuições amostrais.
3 Inferência estatística.
3.1 Estimação pontual: métodos de estimação, propriedades dos estimadores, suficiência.
3.2 Estimação intervalar: intervalos de confiança, intervalos de credibilidade.
3.3 Testes de hipóteses: hipóteses simples e compostas, níveis de significância e potência de um teste, teste t de Student, teste qui-quadrado.
4 Análise de regressão linear.
4.1 Critérios de mínimos quadrados e de máxima verossimilhança.
4.2 Modelos de regressão linear.
4.3 Inferência sobre os parâmetros do modelo.
4.4 Análise de variância.
4.5 Análise de resíduos.
5 Técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados.
5.1 Tamanho amostral.