Prefácio
Os métodos estatísticos e as técnicas de simulação computacional constituem ferramentas indispensáveis para a análise de fenômenos aleatórios e a solução de problemas complexos em diversas áreas do conhecimento. Seja em ciência de dados, engenharia, finanças ou ciências naturais, tais métodos permitem não apenas compreender estruturas probabilísticas subjacentes, mas também realizar inferências e prever comportamentos futuros com base em dados observados. Neste contexto, esta apostila, Introdução à Simulação e à Estatística Computacional: Conceitos, Métodos e Implementações em R, tem como propósito apresentar, de forma didática e aplicada, os fundamentos essenciais dessa área, integrando teoria estatística e implementação prática no ambiente R. Seu conteúdo percorre, de forma gradual e aplicada, tópicos que vão desde os fundamentos da linguagem R — ferramenta indispensável para a análise estatística e a simulação numérica — até técnicas avançadas como métodos de Monte Carlo, bootstrap, jackknife e algoritmos de Cadeia de Markov Monte Carlo (MCMC). Cada conceito apresentado é acompanhado de exemplos práticos e códigos em R, não apenas para reproduzir resultados teóricos, mas também para realizar simulações, análises empíricas e visualizações gráficas. O objetivo é proporcionar ao leitor uma compreensão sólida dos métodos abordados e capacitá-lo a aplicá-los em problemas reais, combinando rigor estatístico e eficiência computacional.