Estatística para Data Science e Inteligência Artificial

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✅ Outliers: identificação, análise e tratamento
✅ Distribuições clássicas: Normal, Binomial, Poisson, Exponencial
✅ Bootstrap e Intervalos de Confiança
✅ Correlação de Pearson, Spearman, Kendall Tau e correlação parcial
✅ Correlações multivariadas com Mahalanobis e K-Means
✅ Entendimento da Matriz de Covariância em análises multivariadas
✅ Testes de hipótese completos:
- • Testes T (uma amostra, pareadas, independentes)
- • Shapiro-Wilk, Levene, Welch
✅ ANOVA tradicional e de medidas repetidas

✅ Testes não paramétricos: Kruskal-Wallis, Wilcoxon, Friedman, Mann-Whitney
✅ Testes post-hoc: Tukey HSD, Dunn, Nemenyi, Tamhane
✅ Teste do Qui-Quadrado de Pearson
✅ Correlação de Rank Bisserial
✅ Imputação de dados ausentes com profundidade:
- • Estocástica, Estratificada
- • MICE – Imputação Múltipla
✅ Transformações e normalização de variáveis
✅ Padronização de formatos, strings e variáveis categóricas