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CE083: Estatística Computacional I
ATENÇÃO para alteração de sala: da CT-07 para o Lab. C do LABEST
Detalhes da oferta da disciplina
- Curso: Estatística
- Período: segundo semestre de 2015
- Professor Responsável: Fernando de Pol Mayer, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação)
- Horários e Locais:
- Terça, 19:00 - 20:30h, Lab. C - LABEST.
- Sexta, 20:40 - 22:00h, Lab. C - LABEST.
- Horários de atendimento do professor:
- Quartas e sextas, 14:00-17:30. Outros horários podem ser agendados previamente por email.
- Datas importantes: De acordo com a Resolução 57/14 - CEPE:
Data | Evento |
---|---|
03/08 | Início do semestre letivo |
30/11 | Final do semestre letivo |
01-05/12 | Semana de estudos para exames |
08-14/12 | Exames finais |
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
Materias do curso
Aqui serão disponibilizados todo material que for utilizado em sala de aula, além de materias adicionais.
Histórico das Aulas do Curso
Abaixo o histórico de atividades realizadas em classe e atividades extra classe aplicadas.
Data | Classe | Extra |
---|---|---|
04/08 | Apresentação da disciplina |
Referências Bibliográficas
- Referências básicas
- Dalgaard, P. Introductory statistics with R. New York: Springer, 2008.
- Peng, RD. R programming for data science. Leanpub, 2015. (Gratuito)
- Peng, RD. Exploratory data analysis with R. Leanpub, 2015. (Gratuito)
- Ribeiro Jr., PJ. Introdução ao ambiente estatístico R. (on-line)
- Referências complementares
- Adler, J. R in a nutshell. O'Reilly, 2010.
- Mello, MP; Peternelli, LA. Conhecendo o R: uma visão mais que Estatística. Viçosa: Editora UFV, 2013.
- Rizzo, ML. Statistical computing with R. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2008.
- Teetor, P. R cookbook. O'Reilly, 2011.
- Venables, WB; Ripley, BD. Modern applied statistics with S. New York: Springer, 2002.
- Referências on-line
- Horton, NJ; Pruim, R; Kaplan, DT. A student's guide to R. 2015.
- Jonge, E; Loo, M. An introduction to data cleaning with R. 2013.
- Maindonald, JH. Using R for data analysis and graphics. 2008.
- Paradis, E. R for beginners. 2005.
- Torgo, L. Introdução à programação em R. 2006.
Recursos computacionais
- The R project for Statistical Computing: página do programa R
- Curso sobre o uso do R no LEG
- R-rautu uma introdução ao uso do R
- R-Studio um ambiente para facilitar uso do R
- R-br é a lista de discussão em português sobre o uso do R