Detalhes da oferta da disciplina

• Curso: Estatística (EST)
• Período: segundo semestre de 2017
• Professor Responsável: Fernando de Pol Mayer, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação)
• Horários e Locais:
  • Terça, 19:00 - 20:30h, DINF - Lab. 12
  • Quinta, 20:40 - 22:00h, DINF - Lab. 12
• Horários de atendimento do professor:
  • Quartas e sextas, 14:00-20:00 (preferenciais). Outros horários podem ser agendados previamente por email.
• Frequência: de acordo com as normas da Universidade, mínimo de 75%
• Avaliação: serão realizadas 3 provas durante o semestre
  • As datas das provas serão definidas conforme o andamento da disciplina, mas serão confirmadas com pelo menos uma semana de antecedência.
  • A média final será a média simples das 3 provas (todas tem o mesmo peso).
• Datas importantes: De acordo com a Resolução 62/16 - CEPE:
  • 31/07: Início do semestre letivo
  • 02/12: Final do semestre letivo
  • 11/12-16/12: Período de exames

Programa/objetivos da disciplina

O objetivo desta disciplina é capacitar os alunos em uma linguagem de programação para estatística, onde terão a capacidade de desenvolver suas análises em qualquer disciplina. Neste curso usaremos a linguagem R que é livre, de código aberto, e já se tornou a linguagem “padrão” para análises estatísticas. O objetivo também é ensinar os alunos sobre o conceito de ciência reproduzível, e como utilizar o R para gerar documentos dinâmicos, misturando código e texto, facilitando e tornando clara a difusão do conhecimento.

O curso compreende os seguintes tópicos:

• Filosofia e conceitos iniciais sobre software livre e R
• Uma primeira sessão com o R
• R: essencial
  • Instalação, interfaces gráficas
  • Funções e argumentos
  • Objetos e suas classes
  • Valores perdidos e especiais
  • Manipulação de dados: indexação e seleção condicional
• R: dados
  • Importação e exportação de dados
  • Lendo dados de uma URL
• R: análise exploratória de dados
  • Funções para resumo de dados
  • Gráficos exploratórios
    • Sistemas gráficos
    • Gráficos básicos
    • Sistemas de cores
    • Gráficos com o pacote Lattice
    • Gráficos com o pacote ggplot2
• R: estatística
  • Geração de números aleatórios
  • Distribuições de probabilidade
  • Intervalos de confiança e teste de hipótese
  • Regressão linear e ANOVA
• R: programação
  • Estruturas de controle e repetição
  • Criando funções
  • A família de funções apply()
• Linguagens de marcação
  • LaTeX
  • Markdown (Rmarkdown)
• Documentos dinâmicos com knitr e rmarkdown