disciplinas:ce003o-2011-01:historico

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--- disciplinas:ce003o-2011-01:historico [2011/04/27 17:43]
paulojus [Parte 2]
+++ disciplinas:ce003o-2011-01:historico [2011/05/03 12:08]
paulojus
@@ Linha 34: / Linha 34: @@
 | 18/04 |Funções da variáveis aleatórias. Variáveis bi(multidimensionais) |Cap 7, Sec 7.6, Cap 8 |Cap 7: 25 a 27, 39, Cap 8: 1, 2, 3, 6, 7, 18, 19, 20 |Cap 5 |Cap 5: Sec 5.1: 2 a 5 Sec 5.2: 2, 3, 5 e 6 | | | |
 | 20/04 |Prova 1 | | | | | | |
-| 25/04 |Noções de processos estocáticos: exemplos e definição, tempos e estados (discretos e contínuos), modelo probabilístico. Processos de tempo e estados discretos: Cadeia de Markov. Cadeias Finitas, probabilidades de transição, estacionaridade. Matrizes de transição e matrizes estocásticas, transição em M passos, vetor inicial, probabilidades marginais e estados absorventes.  |-- |-- |-- |-- |-- |-- |**ver abaixo** |
+| 25/04 |Noções de processos estocáticos: exemplos e definição, tempos e estados (discretos e contínuos), modelo probabilístico. Processos de tempo e estados discretos: Cadeia de Markov. Cadeias Finitas, probabilidades de transição, estacionaridade. Matrizes de transição e matrizes estocásticas, transição em M passos, vetor inicial, probabilidades marginais e estados absorventes.  |ver sessão de complementos desta página |-- |-- |-- |-- |-- |**ver abaixo** |
-| 27/04 |Prova 1 | | | | | | |
+| 27/04 |Estatística descritiva. Fontes de dados: estudos experimentais e observacionais. Tipos de variáveis: quantitativas (nominais e ordinais) e qualitativas  (discretas e contínuas). Análises uni e bivariadas. Tabelas, gráficos e medidas adequadas para cada tipo de variáveis. Visualização de múltiplas variáveis. Tabelas: dados categóricos e agrupados. Frequencias easolutas e relativas. Gráficos: setores, barras, histograma, box-plot, de densidade (empírica). Medidas: moda, mediana média, quartis, variância e amplitude |Cap 2, 3 e 4 |ver materiais online e sessão de complementos desta página |Cap 1, 4 e 5 |ver materiais online  | | |[[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase9.html#x11-570009|Material online com exemplos de análise de dados]] |
+| 02/05 | PF-15 |Estatística descritiva univariada: tipos de variáveis: qualitativas (nominais e ordinais) e quantitativas (discretas e contínuas). Gráficos. (histograma, pol. frequências, densidade empírica, ramo-e-folhas, box-plot |Cap 2, 3, Sec 3.4 (box-plot) |Cap 2: 4 a 7, 11, 12, 15; Cap 3: 11, 12, 13 |Cap 1 |Cap 1, Sec 1.2: 4, 5, Sec 1.4: 3, 4, 5, 6, 12,15, 20, 21, 22  | | |Ver complementos abaixo!!! |
@@ Linha 158: / Linha 159: @@
 === Parte 2 ===
-  - Estude o comportamento da cadeia definida pelo exemplo 1 visto em aula.
+  - Estude o comportamento da cadeia definida pelo exemplo 1 visto em aula. \\ <latex>
+P=\left[\begin{array}{cccccc}
-  - Modificar a matriz P dada colocando na ultima linha: ''(0 0 0 0 0 1)''. Estudo o comportamento da cadeia.
+,1 & 0,4 & 0,2 & 0,1 & 0,1 & 0,1 \\
+,2 & 0,3 & 0,2 & 0,1 & 0,1 & 0,1 \\
+,1 & 0,2 & 0,3 & 0,2 & 0,1 & 0,1 \\
+,1 & 0,1 & 0,2 & 0,3 & 0,2 & 0,1 \\
+,1 & 0,1 & 0,1 & 0,2 & 0,3 & 0,2 \\
+,1 & 0,1 & 0,1 & 0,1 & 0,4 & 0,2 \\
+ \end{array}\right]
+</latex>
+  - Modificar a matriz P dada colocando na ultima linha: ''(0 0 0 0 0 1)''. Estude o comportamento da cadeia.
+  - Estude o comportamento da cadeia com matriz de probabilidade de transição dada por\\ <latex>
+P=\left[\begin{array}{ccccc}
+,5 & 0,3 & 0,2 & 0,0 & 0,0  \\
+,2 & 0,3 & 0,3 & 0,2 & 0,0  \\
+,1 & 0,2 & 0,3 & 0,2 & 0,2  \\
+,0 & 0,1 & 0,2 & 0,3 & 0,4  \\
+,0 & 0,0 & 0,0 & 0,0 & 1,0  \\
+ \end{array}\right]
+</latex>
 === Parte 3 ===
   - Monte a matriz de transição ''P'' e estude as características da cadeia para o exemplo genético onde os pais tem genótipos ''AA'', ''Aa'' ou ''aa''. Analise e inspecione (tb por simulação) o comportamento para diferentes valores iniciais.
+==== 27/04/2011 ====
+  - Ver Sessões 9, 10 e 11 [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/|neste material online]]
+  - Exemplos mostrados/usados e discutidos em aula (com comandos do R)
+    - Exemplo **''CO2''**<code R>
+data(CO2)
+str(CO2)
+head(CO2)
+?CO2
+names(CO2)
+## acessando os dados
+mean(CO2$uptake)
+with(CO2, mean(uptake))
+## resumos de uma variável
+attach(CO2)
+mean(uptake)
+summary(uptake)
+## gráficos
+boxplot(uptake)
+## relacionando uptake com outra variável (categórica)
+boxplot(uptake ~ Treatment)
+tapply(uptake, Treatment, mean)
+tapply(uptake, Treatment, summary)
+## relacionando uptake com outras 2 variáveis (categóricas)
+tapply(uptake, list(Type, Treatment), mean)
+interaction.plot(Type , Treatment, uptake, type="b")
+interaction.plot(Type , Treatment, uptake, fun=median, type="b")
+## mais visualizações, relacionando com outra variável numérica
+plot(uptake ~ conc)
+m1 <- tapply(uptake, conc, mean)
+points(as.numeric(names(m1)), m1, col=2, pch=19)
+by(CO2, Plant, function(x) with(x, lines(uptake ~ conc, col=gray)))
+coplot(uptake ~ conc|Plant)
+coplot(uptake ~ conc|Plant,show.given=FALSE)
+coplot(uptake ~ conc|Plant, panel=lines, type="b",show.given=FALSE)
+coplot(uptake ~ conc|Plant, panel=panel.smooth,show.given=FALSE)
+require(lattice)
+xyplot(uptake ~ conc|Plant)
+detach(CO2)
+</code>
+    - Dados **''mtcars''**<code R>
+## obtendo informações sobre os dados (metadados)
+data(mtcars)
+str(mtcars)
+head(mtcars)
+dim(mtcars)
+attach(mtcars)
+## analises de uma variável quantitativa
+summary(mpg)
+boxplot(mpg)
+hist(mpg)
+rug(mpg)
+hist(mpg, prob=T)
+rug(mpg)
+lines(density(mpg))
+h1 <- hist(mpg, prob=T)
+h1[1:2]
+table(cut(mpg, br=seq(10, 35, by=5)))
+## um gráfico **totalmente inadequado** !!!
+pie(table(cut(mpg, br=seq(10, 35, by=5))))
+## análises de uma variável qualitativa (nominal)
+table(am)
+prop.table(table(am))
+pie(table(am))
+which.max(table(am))
+## analises de uma variável qualitativa (ordinal)
+table(cyl)
+prop.table(table(cyl))
+barplot(table(cyl))
+which.max(table(cyl))
+## "cruzando" variáveis qualitativas
+table(cyl, am)
+plot(table(cyl, am))
+barplot(table(cyl, am))
+barplot(table(cyl, am), beside=T)
+prop.table(table(cyl, am))
+prop.table(table(cyl, am), mar=1)
+prop.table(table(cyl, am), mar=2)
+#
+## tabela
+table(am)
+## grafico
+pie(table(am), main="Câmbio", lab=c("automático" , "manual"))
+pie(table(am), main="Câmbio", lab=c("automático" , "manual")) , col=1:2, rad=1)
+## medida (moda)
+am.t <- table(am)
+names(am.t) <- c("automático","manual")
+names(which.max(am.t))
+## em porcentagens
+prop.table(table(am))
+## agora para numero de marchas
+table(gear)
+barplot(prop.table(table(gear)))
+names(which.max(table(gear)))
+## e agora relacionando as duas variáveis
+table(am, gear)
+plot(table(am, gear), main="Marchas vs Câmbio")
+barplot(table(am, gear), legend=T)
+barplot(table(gear, am), legend=T)
+prop.table(table(am, gear), mar=1)
+barplot(prop.table(table(am, gear), mar=1))
+## relacionando qualitativa e quantitativa
+tapply(mpg, am, mean)
+tapply(mpg, am, sd)
+tapply(mpg, am, summary)
+tapply(mpg, am, function(x) table(cut(x, br=seq(10, 30, by=5))))
+boxplot(mpg ~ am)
+plot(am, mpg)
+boxplot(mpg ~ am)
+## relacionando variáveis quantitativas
+plot(mpg ~ qsec)
+lines(lowess(mpg ~ qsec))
+cor(mpg, qsec)
+plot(mpg ~ wt)
+lines(lowess(mpg ~ wt))
+cor(mpg, wt)
+cor(mpg, wt, meth="sp")
+plot(qsec ~ wt)
+lines(lowess(qsec ~ wt))
+cor(qsec, wt)
+cor(qsec, wt, meth="sp")
+plot(mtcars[,c(1,4,6,7)])
+pairs(mtcars[,c(1,4,6,7)], panel=panel.smooth)
+cor(mtcars[,c(1,4,6,7)])
+cor(mtcars[,c(1,4,6,7)], meth="sp")
+detach(mtcars)
+</code>
+==== 02/05/2011 ====
+  * [[http://www.ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen.html|Hans Rosling]] no TED Talks - como os dados podem nos ajudar a compreender e destruir mitos sobre a realidade. Procure identificar ao menos cinco pontos importantes na apresentação para discussão

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