Estatística Universitária na Era da IA

Estatística para entender dados, julgar modelos e não se deixar enganar pela IANa era da inteligência artificial, estatística não é um apêndice da computação: é a gramática da inferência. Ela permite quantificar a incerteza, separar padrões reais de variações ocasionais e avaliar criticamente as respostas produzidas por modelos e algoritmos.Estatística Universitária na Era da IA apresenta uma introdução progressiva à inferência clássica, aos modelos modernos e à análise computacional. O livro foi escrito para estudantes das ciências naturais, sociais e do comportamento, assim como para pesquisadores e profissionais que precisam aplicar métodos estatísticos sem reduzir a análise de dados a fórmulas ou comandos de software.Partindo dos conceitos fundamentais, o texto avança até métodos contemporâneos, sempre esclarecendo o que cada técnica calcula, quais perguntas pode responder, quais premissas exige e quais conclusões não permite estabelecer.Entre os temas desenvolvidos estão:tipos de dados, escalas de mensuração e estatística descritiva;fundamentos da probabilidade, distribuições e curva normal;intervalos de confiança e testes de hipóteses;testes t para diferentes delineamentos;ANOVA, comparações posteriores e planejamento experimental;correlação e regressão;testes qui-quadrado e métodos não paramétricos;estatística bayesiana;regressão logística e classificação;bootstrap, testes de permutação e outros métodos de reamostragem;análise de sobrevivência;grandes volumes de dados e estatística computacional;aprendizado de máquina;ética, interpretação e o futuro da estatística na era da IA.Os exemplos são apresentados passo a passo e acompanhados por figuras, tabelas e explicações conceituais. Os apêndices incluem tabelas estatísticas, glossário, perguntas frequentes, orientação sobre programas de análise, fontes de dados e conjuntos de dados para prática.O livro não trata a fórmula como um rito nem o resultado computacional como uma resposta automática. Um valor-p, um coeficiente de regressão ou uma medida de desempenho somente adquire sentido quando suas premissas, limitações e condições de obtenção são compreendidas.Estatística Universitária na Era da IA estabelece uma ponte entre a tradição da inferência estatística e o ambiente contemporâneo de algoritmos, grandes bases de dados e modelos preditivos. Seu objetivo é formar leitores capazes não apenas de calcular, mas de compreender o que os dados permitem afirmar.