Noções de amostragem. Apresentação de dados. Princípios experimentais. Regressão linear e não linear. Cálculo matricial no computador. Jackknife, Bootstrap e outros métodos de reamostragem. Métodos de otimização computacional numéricos. Tópicos em métodos computacionais em estatística.