disciplinas:ce003r-2011-02:historico

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paulojus
+++ disciplinas:ce003r-2011-02:historico [2011/12/08 09:46]
paulojus
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 \\
+**Observação sobre exercícios recomendados** os exercícios indicados são compatíveis com o nível e conteúdo do curso. \\
+Se não puder fazer todos, escolha alguns entre os indicados.
+\\
 ===== Conteúdos das Aulas =====
@@ Linha 19: / Linha 25: @@
 ^ ^^ B & M ^^ M & L ^^  Online ^
 ^ Data ^ Conteúdo ^ Leitura ^ Exercícios ^Leitura ^ Exercícios ^ Tópico ^
+| PARTE I: ESTATÍSTICA DESCRITIVA E ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS ^^^^^^^ |
 | 13/09 |Informações sobre o curso. \\ Introdução a organização e análise descritiva de dados. \\ Tipos de variáveis (qualitativas nominais e ordinais, quantitativas discretas e contínuas). \\ Demonstração computacional e introdução ao uso do R. |Cap 1 e 2 | -- |Cap 1 | --- |[[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase8.html#x10-560008|Ilustração de uma análise de dados]] |
 | 15/09 |Análise descritiva de dados (continuação). \\ Medidas estatísticas para análise descritiva de dados. \\ Medidas de locação e dispersão. Média, quartis, mediana, variância, desvio padrão, amplitude e amplitude interquartílica, desvio absoluto, coeficiente de variação e escore padronizado. \\ Interpretação de resultados. \\ Demonstração computacional no R. |Cap 3 |Cap 3: 1 a 6  |Cap 4: |Sec 4.2: 1 a 3 |Arquivo de comandos do R mostrados em aula: \\ {{:disciplinas:ce003r-2011-02:medidas.r|medidas.r}} |
@@ Linha 25: / Linha 32: @@
 | 27/09 |Exercícios e exemplos de interpretação de resultados. \\ Análise bivariada: variável qualitativa e quantitativa. |Cap 3, Cap 4, Sec 4.6 |Cap 3: 14, 16, 20, 21, 22, 23, 24, 25, **29, 34, 35**  \\ Cap 4: 29 |Cap 1 e 4 |SEc 4.4: 5 a 10 |No [[http://onlinestatbook.com/2/index.html|material online]] ver: \\ III. Summarizing data |
 | 29/09 |Análise bidimensional: qual. vs qual., qual. vs quant. e quant. //vs// quant.. \\ Transformação de variáveis (BoxCox). \\ Coeficientes de correlação e associação (Pearson Spearman, Chi-quadrado, Contingência) |Cap 3, 3.6 \\ Cap 4 |Cap 4: 1 a 13 |Cap 5 |Sec 5.3: 5 a 10  |No [[http://onlinestatbook.com/2/index.html|material online]] ver: \\ IV. Describing bivariate data |
-| 04/10 |Introdução a probabilidades: conceitos básicos, definições de probabilidade (classica, frequentista, subjetiva), espaço amostral, eventos equi e não-equiprováveis, espaços amostrais: finitos, infinitos, discretos e contínuos. Probabilidade de eventos contínuos e áreas sobre curvas. Aplicações de probabilidades |Cap 5: 5.1 e 5.2 |Cap 5: 1 a 14 |Cap 2: Sec 2.1 |Sec 2.1: 1 a 5 | |
+| FIM DA PARTE I ^^^^^^^ |
-| 06/10 | | | | | | |
+| PARTE II: PROBABILIDADES ^^^^^^^ |
-| 11/10 | | | | | | |
+| 04/10 |Introdução a probabilidades: conceitos básicos, definições de probabilidade (clássica, frequentista, subjetiva), espaço amostral, eventos equi e não-equiprováveis, espaços amostrais: finitos, infinitos, discretos e contínuos. Probabilidade de eventos contínuos e áreas sobre curvas. Aplicações de probabilidades |Cap 5: 5.1 e 5.2 |Cap 5: 1 a 14 |Cap 2: Sec 2.1 |Sec 2.1: 1 a 5 |[[#06/10|ver abaixo]] sugestão de vídeo |
-| 13/10 | | | | | | |
+| 06/10 |Probabilidades. Definições e conceitos básicos. Propriedades. Probabilidade da união intersecção, condicional. Eventos mutuamente exclusivos e eventos independentes. |Cap 5: 5.1, 5.2 e 5.3 |Cap 5: 1 a 22 | | |[[#06/10|ver abaixo]] sugestão de vídeo  |
+| 11/10 |Probabilidades. discussão de exemplos e conceitos apresentados no vídeo de Peter Donnely. Avaliação por simulação, experimentos Monte Carlo. Teorema de Bayes |Cap 5: 5.4 e 5.4 |Cap 5: 23 a 25; 26 a 36 | | | |
+| 13/10 |Exercícios sobre probabilidades |Cap 5 |Cap 5: 37 a 48 | | | |
+| 18/10 |revisão e exercícios. |Cap 5 |Cap 5: 57 e 64 | | | |
+| 20/10 |1a prova | | | | | |
+| 25/10 |variáveis aleatórias discretas: conceitos e propriedades. Função de probabilidade, função de probabilidade acumulada (distribuição) |Cap 6, 6.1 a 6.3 |Cap 6: 1 a 6 |Cap 3, 3.1 |Sec 3.1: 1 a 6 | |
+| 27/10 |variáveis aleatórias discretas: distribuições de probabilidade discreta: uniforme, Bernoulli, binomial  |Cap 6, 6.4 e 6.5 |Cap 6: 7 a 19 |Cap 3, 3.2 |Sec 3.2: 1 a 7 | |
+| 01/11 |--- | |  | | | |
+| 03/11 |variáveis aleatórias: revisão de conceitos e distribuições: uniforme, binomial, geométrica, binomial negativa e hipergeométrica | Cap 6: 6.6 |Cap 6: 20, 21, 24, 25, 26, 27, 28 |Cap 3 |Sec 3.3: 1 a 6 | |
+| 08/11 |v.a.discretas: distribuição de Poisson e Processo de Poisson. Exemplos e Exercícios. Esperança e Variância. |Cap 6, Sec 6.7 e 6.7 |Cap 6: 29 a 34, 37 a 40, 42, 44, 48, 49, 56  |ver em B&M |Sec 3.4: 1 a 27 |Procurar por falácia do jogador (//Gambler's fallacy//) sobre discussão em sala  |
+| 10/11 |exercícios e introdução a v.a. contínuas. f.d.p. e esperança |Cap 7, 7.1, 7.2 |Cap 7: 1 a 4, 9, 10 |Cap 6, 6.1 |Sec 6.1: 1 a 6 | |
+| 15/11 |feriado | | | | | |
+| 17/11 | v.a.contínuas (revisão e continuação) - definições, função de densidade e acumulada, cálculo de probabilidades, esperança e variância. Funções de v.a. contínuas: uniforme e exponencial    |Cap 7 |Cap 7: 1 a 12 13, 21, 28, 31,  |Cap 6,  |Sec 6.1: 1 a 5, Sec 6.2: 1 a 6, Sec 6.3: 1 a 24  | |
+| 22/11 |revisão e exercícios | | | | | |
+| 24/11 |2a prova | | | | | |
+| 29/11 |Distribuições contínuas: Weibull, Gamma, Beta, e Normal (7.4.2). Exercícios e exemplos da distribuição normal |Cap 7 |Cap 7: 13 a 20 |Cap 6, Def 6.6 |Sec 6.2: 7, 8, 9, Sec 6.3: 25 a 33 |[[#29/11|ver abaixo]] |
+| 01/12 |Exercícios distribuição normal. Outras distribuições contínuas. Chi2, t e F |Cap 7 |Cap 7: 22 a 24 | | | |
+| PARTE II: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA ^^^^^^^
+| 06/12 |Fundamentos de inferência estatística: população, amostra, tipos de amostra, amostra aleatória simples, estatísticas, estimadores e estimativas. Distribuição amostral              |Cap 10. Sec 10.1 a 10.9 |1, 3, 4 a 13 |Cap 7, 7.1 a 7.3 |Sec 7.1: 1 a 2, Sec 7.2: 1 a 5, Sec 7.3: 1 a 7 | |
+| 08/12 |Cap 10, Sec 10.10 e 10.11. Exercícios. Cap 11: 11.1, 11.3, 11.5. Estimação: métodos de estimação: momentos e máxima verossimilhança |Cap 10:14, 17, 18, 21 a 28, Cap 11: 10 a 13 |Ver B&M |Cap 7. Sec 7.5:1, 9 a 29, 31 a 34 | | |
+| 13/12 | | | | | | |
+| 15/12 | | | | | | |
+| 20/12 | | | | | | |
+| 22/12 |3a prova | | | | | |
 ===== Atividades Complementares =====
@@ Linha 35: / Linha 66: @@
     * {{:disciplinas:ce003:ce003-201101.csv|arquivo de dados}}
     * {{:disciplinas:ce003o-2011-02:descritiva.r|arquivo de comandos em R}} (este arquivo está sendo atualizada a cada aula da parte de estatística descritivas
-    * {{:disciplinas:ce003r-2011-02:mtcars.r|Dados e comandos}} sobre características técnicas de automóveis (conjuntos ''mtcars''
+    * {{:disciplinas:ce003r-2011-02:mtcars.r|Dados e comandos}} sobre características técnicas de automóveis (conjuntos ''mtcars'')
   * **Atividade:**
     * reproduzir e inspecionar os comandos do arquivo. Interpretar e discutir os resultados
@@ Linha 50: / Linha 81: @@
     * e para 50% ?
     * faça um gráfico da probabilidade em relação ao número de pessoas.
+=== 06/10 ===
+    * [[http://www.ted.com/talks/peter_donnelly_shows_how_stats_fool_juries.html|Peter Donnelly]] no TED Talks - como estatística e probabilidade podem ser usadas e ... abusadas
+    * **note que você pode habilitar legendas em inglês, português ou outras línguas,  se desejar **
+    * ** procure anotar as principais mensagens de cada apresentação **
+    * **se você tivesse que destacar a descrever 2 (dois) pontos principais ou surpreendentes em cada apresentação, quais seriam?**
+=== 29/11 ===
+<fs large>**<fc #000080>Usar os programas (wx)maxima e R para resolver os exercícios a seguir</fc>**</fs>
+  - Fazer gráficos das diversas distribuições de probabilidades vistas nas aulas, variando os valores dos parâmetros e verificando como fica o comportamento da função.
+  - Estudar a distribuição de Weibull, fazer gráficos para diferentes valores dos parâmetros.
+  - Seja uma variável aleatória com distribuição Weibul <m>W(\alpha=2, \beta=20)</m>
+    - Obtenha a expressão e o gráfico da função de densidade <m>f(x)</m> e de distribuição (acumulada) <m>F(x)</m>.
+    - Calcule as probabilidades:
+      * <m>P[X > 40]</m>
+      * <m>P[X < 50]</m>
+      * <m>P[10 < X < 45]</m>
+      * <m>P[X < 5 ou X > 40]</m>
+    - Calcule os quantis
+      * q tal que <m>P[X > q] = 0.90 </m>
+      * q tal que <m>P[X < q] = 0.10</m>
+      * <m>q_1</m> e <m>q_2</m> tal que <m>P[q_1 < X < q_2] = 0.50</m>, com 0,25 de probabilidade abaixo de <m>q_1</m> e acima <m>q_2</m>.
+  - Seja uma variável aleatória com distribuição Gamma <m>G(\alpha=3, \beta=10)</m>
+    - Obtenha o gráfico da função de densidade <m>f(x)</m> e de distribuição (acumulada) <m>F(x)</m>.
+    - Verifique como obter as probabilidades:
+      * <m>P[X > 50]</m>
+      * <m>P[X < 10]</m>
+      * <m>P[20 < X < 80]</m>
+      * <m>P[X < 5 ou X > 90]</m>
+    - Verifique como obter os quantis
+      * q tal que <m>P[X > q] = 0.90 </m>
+      * q tal que <m>P[X < q] = 0.10</m>
+      * <m>q_1</m> e <m>q_2</m> tal que <m>P[q_1 < X < q_2] = 0.50</m>, com probabilidades abaixo de <m>q_1</m> e acima <m>q_2</m> de 0,25.
+    - Verifique como obter os quartis da distribuição
+  - Verificar as expressões das distribuições <m>t</m>, <m>chi^2</m> e <m>F</m> (ver sessão 7.7 em Bussab e Morettin) e como obter probabilidades q quantis utilizando as tabelas. \\
+  - Seja <m>X</m> uma variável aleatória com distribuição <m>t_(8)</m> (<m>t</m>Student com <m>\nu=8</m> graus de liberdade). Obtenha usando a tabela da distribuição:
+    - <m>P[X > 1.5]</m>
+    - <m>P[-2 <  X < 2]</m>
+    - <m>k</m> tal que <m>P[|X| < k ] = 0.80</m>
+    - <m>k</m> tal que <m>P[X < k ] = 0.10</m>
+    - os quartis da distribuição
+  - Seja <m>X</m> uma variável aleatória com distribuição <m>\chi_(12)</m> (<m>qui-quadrado</m> com <m>\nu=12</m> graus de liberdade). Obtenha usando a tabela da distribuição:
+    - <m>P[X > 20]</m>
+    - <m>P[X < 5]</m>
+    - <m>P[10 <  X < 25]</m>
+    - <m>k</m> tal que <m>P[|X| < k ] = 0.80</m>
+    - <m>k</m> tal que <m>P[X < k ] = 0.10</m>
+    - os quartis da distribuição

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