Estatística para Papiloscopista da Polícia Federal - PF
PF - Polícia Federal
Papiloscopista
🚨 Concurso Polícia Federal 2025 – Edital Publicado! 🚨
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O tão aguardado edital da Polícia Federal foi publicado, e a contagem regressiva já começou! Com 1.000 vagas imediatas distribuídas entre os cargos de Delegado, Perito Criminal, Agente, Escrivão e Papiloscopista, o concurso oferece remunerações de até R$ 26.800,00 e a chance real de ingresso em uma das carreiras mais prestigiadas do serviço público.
📅 Data da prova objetiva: 27 de julho de 2025
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Confira os destaques do edital:
✅ Cargos para nível superior em diversas áreas – incluindo formações em qualquer curso (para Agente, Escrivão e Papiloscopista)
✅ Remunerações:
R$ 26.800,00 (Delegado e Perito)
R$ 14.164,81 (Agente, Escrivão e Papiloscopista)
✅ Curso de Formação Profissional no DF – etapa obrigatória
✅ Provas aplicadas em todas as capitais e no Distrito Federal
✅ Vagas reservadas para candidatos negros e pessoas com deficiência
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Confira os professores
Os professores do Direção são aprovados nos concursos mais difíceis do país.
Material do curso
Aulas |
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1 Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose). 2.23.1 Média (aritmética, ponderada, geométrica e harmônica). 2.23.2 Mediana. 2.23.3 Moda. 2.14 Leis dos grandes números - Parte 1/2 |
1 Estatística descritiva e análise exploratória de dados: gráficos, diagramas, tabelas, medidas descritivas (posição, dispersão, assimetria e curtose). 2.23.1 Média (aritmética, ponderada, geométrica e harmônica). 2.23.2 Mediana. 2.23.3 Moda. 2.14 Leis dos grandes números - Parte 2/2 |
2 Probabilidade. 2.1 Probabilidade e Probabilidade Condicional. 2.2 Conceitos básicos de probabilidade. 2.3 Cálculo de probabilidades condicionais. 2.4 Definições básicas e axiomas. 2.5 Probabilidade condicional e independência - Parte 1/2 |
2 Probabilidade. 2.1 Probabilidade e Probabilidade Condicional. 2.2 Conceitos básicos de probabilidade. 2.3 Cálculo de probabilidades condicionais. 2.4 Definições básicas e axiomas. 2.5 Probabilidade condicional e independência - Parte 2/2 |
2.6 Variáveis aleatórias discretas e contínuas. 2.7 Distribuição de probabilidades. 2.8 Função de probabilidade. 2.9 Função densidade de probabilidade. 2.10 Esperança e momentos. 2.11 Distribuições especiais. 2.12 Distribuições condicionais e independência. 2.13 Transformação de variáveis. 2.16 Amostras aleatórias. 2.17 Distribuições amostrais. 2.18 Independência de Eventos, Regra de Bayes e Teorema da Probabilidade Total. 2.19 Conceito de independência. 2.20 Aplicação da regra de Bayes. 2.21 Uso do teorema da probabilidade total. 2.21 Variáveis Aleatórias e Funções de Probabilidade. 2.21.1 Definição e exemplos de variáveis aleatórias. 2.21.2 Função de probabilidade (para variáveis discretas) e função densidade de probabilidade (para variáveis contínuas). 2.22 Principais Distribuições de Probabilidade Discretas e Contínuas. 2.22.1 Distribuição uniforme. 2.22.2 Distribuição de Bernoulli. 2.22.3 Distribuição binomial. 2.22.4 Distribuição normal. 2.23 Medidas de Tendência Central - Parte 1/2 |
2.6 Variáveis aleatórias discretas e contínuas. 2.7 Distribuição de probabilidades. 2.8 Função de probabilidade. 2.9 Função densidade de probabilidade. 2.10 Esperança e momentos. 2.11 Distribuições especiais. 2.12 Distribuições condicionais e independência. 2.13 Transformação de variáveis. 2.16 Amostras aleatórias. 2.17 Distribuições amostrais. 2.18 Independência de Eventos, Regra de Bayes e Teorema da Probabilidade Total. 2.19 Conceito de independência. 2.20 Aplicação da regra de Bayes. 2.21 Uso do teorema da probabilidade total. 2.21 Variáveis Aleatórias e Funções de Probabilidade. 2.21.1 Definição e exemplos de variáveis aleatórias. 2.21.2 Função de probabilidade (para variáveis discretas) e função densidade de probabilidade (para variáveis contínuas). 2.22 Principais Distribuições de Probabilidade Discretas e Contínuas. 2.22.1 Distribuição uniforme. 2.22.2 Distribuição de Bernoulli. 2.22.3 Distribuição binomial. 2.22.4 Distribuição normal. 2.23 Medidas de Tendência Central - Parte 2/2 |
2.15 Teorema central do limite. 2.26 Teorema Central do Limite. 2.26.1 Importância do teorema para a distribuição amostral da média. 2.27 Regra Empírica (Regra dos Três Sigma) da Distribuição Normal. 2.27.1 Aproximação da dispersão dos dados na distribuição normal. 2.28 Técnicas de Amostragem. 2.29 Amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados. 2.29.1 Conceitos básicos para determinação do tamanho amostral. 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 - Parte 1/2 |
2.15 Teorema central do limite. 2.26 Teorema Central do Limite. 2.26.1 Importância do teorema para a distribuição amostral da média. 2.27 Regra Empírica (Regra dos Três Sigma) da Distribuição Normal. 2.27.1 Aproximação da dispersão dos dados na distribuição normal. 2.28 Técnicas de Amostragem. 2.29 Amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados. 2.29.1 Conceitos básicos para determinação do tamanho amostral. 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 - Parte 2/2 |
2.24 Medidas de Dispersão. 2.24.1 Amplitude. 2.24.2 Variância. 2.24.3 Desvio padrão. 2.24.4 Coeficiente de variação. 2.25 Coeficiente de Correlação de Pearson. 2.25.1 Conceito e cálculo da correlação entre duas variáveis. 5 Técnicas de amostragem: amostragem aleatória simples, estratificada, sistemática e por conglomerados. 5.1 Tamanho amostral. |
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 - Parte 1/2 |
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 - Parte 2/2 |
4.4 Análise de variância. 4.5 Análise de resíduos. |
Total R$ 179,10 |
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Depoimentos

Maísa
Assistente em istração na UFPB

Henrique Napoleão
Aprovado no Concurso TCU

Armando Garcia
Aprovado para Auditor Fiscal da Receita Federal

Daniel de Holanda
Auditor Fiscal da Receita Federal

Maria Luiza Kunert
Conselheiro-Substituto para TCE PB, TCE MG, TCE ES e TCDF

Laura Costa
9° Lugar Banco do Brasil