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CE-002: Estatística I

CE-002: Estatística I

Detalhes da oferta da disciplina

  1. Período: Turma B (Agronomia), primeiro semestre de 2012.
  2. Professor Responsável: Walmes Marques Zeviani, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação)
  3. Horário e Local: terças 15:30-17:30 (PF 15) e quintas 13:30-15:30 (EQ 13);
  4. Horários de atendimento do Professor : Segundas e quartas, 16:30 - 17:30, LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), prédio anexo ao prédio da administração do centro politécnico, andar superior (espaço do antigo salão de provas);
  5. Calendário 2012:
  6. Avaliações:
    Atividade Data Pontuação Conteúdo Informações
    Avaliações sequênciais Toda semana 30 pontos Tema das 2 últimas aulas
    1a prova 24/04 35 pontos
    2a prova +/- 21/06 35 pontos
    Final ?? – Todo conteúdo do curso

Programa/Objetivos da Disciplina

O objetivo desta disciplina é capacitar os alunos em conceitos básicos de estatística que permitam a interpretação de resultados de análises e procedimentos estatísticos bem como a execução de procedimentos e análises estatística básicas. O curso compreende três grandes tópicos:

  • Análise descritiva e exploratória de dados
  • Noções de probabilidades e distribuições de probabilidades
  • Introdução à procedimentos de inferência estatística

Acesse a ementa da disciplina.

Referências Bibliográficas

  1. Referências básicas
  2. Referências complementares:
    • DANTAS, C.A.B. (2008) Probabilidade: um curso introdutório. 3a Edição revista. Editora Edusp.
    • MAGALHÃES, M.N. Probabilidades e variáveis aleatórias. Editora Edusp. (Capítulos 1 e 2).
    • MORGADO, A.C.O., CARVALHO, J.B.P., CARVALHO, P.C.P. & FERNANDEZ, P. (1991) Análise Combinatória e Probabilidade. Soc. Bras. de Matemática.
    • MONTGOMERY, D.C. & RUNGER, G.C. Applied statistics and probability for engineers. Wiley.
    • PETER DALGAARD. (2002) Introductory Statistics with R. Springer.
    • Nota: existem diversos textos de estatística compatíveis com o programa do curso. Consulte o professor sobre a adequação de qualquer outra referência bibliográfica.
  3. Leituras complementares
    • Marques de Sá, J. (2006) O Acaso - o jogo da vida e a vida dos jogos. Ciência Aberta.
    • Colin Bruce (2003) Novas aventuras científicas de Sherlock Holmes (Casos de lógica, matemática e probabilidade). Jorge Zahar Editora.
    • Daniel Kehlmann (2007) A medida do mundo. Companhia das Letras.

Materiais do Curso

  1. Formulário de Estatística
  2. Tabelas Estatísticas (distribuições de probabilidade)
  3. Normas para Tabelas e Gráficos
  4. Sobre a Fórmula de Sturges para a Construção de Histogramas

ATENÇÃO: estes arquivos/página poderão ser atualizados durante o curso.

  1. Curso para administração 2010-2 turma N2;
  2. Curso para administração 2010-2 turma N3;
  3. Curso para engenharia civil 2011-1 turma B;
  4. página de apoio 1;
  5. página de apoio 2;
  6. página de apoio 3;
  7. apostilas de estatística;
  8. Notas introdutórias em probabilidade e estatística - Luiz Renato Fontes;
  9. Estatística & cia - Márcio Souza;
  10. Bioestatística - Andreia Oliveira Hall;
  11. Noções de Estatística;
  12. Estatítica Aplicada - Edite Manuela da G.P. Fernandes;
  13. Introdução à estatística básica com o R - Eric Batista Ferreira e Marcelo Silva de Oliveira;
  14. **Download** Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros:-x;
  15. Notas de Aula do Curso ET101: Estatística 1 - Área 2 - Leandro Chaves Rêgo, Ph.D. 2008/2;
  16. PROBABILIDADE E ESTATíSTICA Semestre 2007.1 Engenharia - Marcos Portnoi;
  17. ME 203 - ME 414 - ME480 - ME180 Prof. Dr. Jesus E. Garcia e Profa. Dra. Veronica A. Gonzalez-Lopez;

Histórico das Aulas do Curso

Abaixo o histórico de atividades realizadas em classe e atividades extra classe sugeridas.

Legenda:

Data Conteúdo em classe Atividade extra Arquivos
ter 06/Mar (aula 1) Informações gerais sobre a disciplina. Introdução à probabilidades: experimento, eventos, operações com eventos, tipos de eventos, regra da adição. Ler Capítulo 1.0-2.3 (M&R), Capítulo 1.0-2.2 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: Estatística - conceitos, O que é estatística? (parte 1), O que é estatística? (parte 2), A história da estatística, Noções fundamentais de probabilidade, Propriedades de probabilidade. ?
qui 08/Mar (aula 2) Probabilidade condicional, árvore de probabilidades, problema dos dois filhos, problema de Monty Hall. Ler capítulo 2.4 (M&R), Capítulo 5.3 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: Probabilidade condicional. Slides das aulas 01 e 02.
ter 13/Mar (aula 3) Sabatina 1 (25 minutos). Regra da multiplicação de probabilidades, regra da probabilidade total e independência. Ler Capítulo 2.5-2.6 (M&R), Capítulo 5.3 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: Eventos independentes e probabilidade condicional, Eventos independentes, Teorema de Multiplicação e Eventos Independentes. ?
qui 15/Mar (aula 4) Independência e Teorema de Bayes. Ler Capítulo 2.6-2.7 (M&R), Capítulo 5.4 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: Multiplicação e teorema de Bayes, O teorema de Bayes. Aula de Exercícios - Teorema de Bayes. Slides das aulas 03 e 04.
ter 20/Mar (aula 5) Sabatina 2 (25 minutos). Variáveis aleatórias, definição, distribuição de probabilidades. Ler Capítulo 3.0-3.2 (M&R), Capítulo 6.0-6.1, 6.5 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: Variáveis aleatórias. ?
qui 22/Mar (aula 6) Função de distribuição acumulada, valor esperado, variância, modelos de distribuição de probabilidades para v.a. discretas. Ler Capítulo 3.3-3.9 (M&R), Capítulo 6.3-6.4, 6.6-6.7 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: lei binomial, distribuição binomial, distribuição de Poisson, The Poisson distribution. Slides das aulas 05 e 06.
ter 27/Mar (aula 7) Sabatina 3 (20 minutos). Exercícios sobre variáveis aleatórias discretas e uso das funções da calculadora para cálculo de combinações, fatoriais e uso dos recursos de armazenamento de dados. Assistir o vídeo Casio fx-82MS - Estatística descritiva, ler o manual da Casio fx-82MS. ?
qui 29/Mar (aula 8) Distribuições contínuas de probabilidade, função densidade de probabilidade, função de probabilidade acumulada, valor esperado e variância de uma v.a. contínua, modelo de distribuição normal, normal padrão, consulta à tabela de probabilidades. Ler Capítulo 4.0-4.6 (M&R), Capítulo 7.0-7.4 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: Distribuição normal 1, Distribuição normal 2, Experiência da Distribuição de Gauss, Distribuição normal 3, A curva normal, Distribuição normal - teoria e exemplos, Como consultar a tabela da normal, The normal distribution. ?
ter 03/Abr (aula 9) Sabatina 4 (20 minutos). Aproximação da distribuição binomial e da distribuição Poisson pela distribuição normal. Ler Capítulo 4.7 (M&R), Capítulo 7.5 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: Aproximação da binomial pela normal (vídeo), Aproximação da binomial pela normal (1), Aproximação da binomial pela normal (2), Aproximação da binomial e Poisson pela normal, Normal approximation to the binomial, Normal approximation to the Poisson ?
qui 05/Abr (aula 10) Aproximação da binomial e Poisson pela normal e Distribuição exponencial. Ler Capítulo 4.7-4.8 (M&R), Capítulo 7.4.3 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: Distribuição exponencial. ?
ter 10/Abr (aula 11) Sabatina 5 (20 minutos). Técnicas de amostragem, tipos de valores observados, distribuição de frequência, diagrama de ramos e folhas, histograma. Ler Capítulo 6.2-6.3 (M&R), Capítulo 2.0-2.4 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: Tipos de amostragem, População e amostra, Distribuição de frequências 1, Distribuição de frequências 2, Tipos de frequência, Amplitude total e de classe, Intervalos de classe, Histograma, Histograma para corrigir fotografias, Tipos de gráficos estatísticos. ?
qui 12/Abr (aula 12) Distrição de frequências para variáveis qualitativas nominais, ordinais, gráfico de barras, gráfico de setores, distribuição cruzada de frequências, gráfico de mosaico para duas variáveis categóricas, distribuição de frequências para variáveis quantitativas discretas e contínuas, frequências absolutas, relativas, acumuladas, agrupamento dos dados em classe, histograma. Ler Capítulo 6.2-6.3 (M&R), Capítulo 2.0-2.4 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: introdução e tipos de variáveis, Histograma, Exposição de dados, Gráfico de setores, Hans Rosling é show!. ?
ter 17/Abr (aula 13) Sabatina 6 (25 minutos). Histogramas, gráfico de densidade empírica, diagramas de dispersão, dispersão separada por categorias, tipos de relação entre variáveis (forma, direção, intensidade) e gráficos de caixas. Ler Capítulo 6.3-6.4 (M&R), Capítulo 3.4, 4.0-4.6 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: diagrama de dispersão, gráfico de caixas, gráfico de caixa, boxplot, gráfico de caixas. ?
qui 19/Abr (aula 14) Medidas de posição (média, moda, mediana) e de dispersão (amplitude, variância, desvio-padrão, desvio absoluto médio da mediana), quartis, gráfico de caixas e bigodes (boxplot). Ler Capítulo 6 (M&R), Capítulo 3 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: média, mediana e moda, quartis e percentis, média, moda, mediana e quartis, medidas de tendência central, média, mediana e moda, variância. ?
ter 24/Abr PRIMEIRA AVALIAÇÃO (peso 35%). Chegar com pelo menos 15 minutos de antecedência. Prova das 15:30 às 17:30. Será permitido apenas o uso de lápis, caneta, borracha e calculadora. Não é permitida a troca de material durante a prova. Tabelas estatísticas serão fornecidas junto com a prova. GABARITO.pdf ?
qui 26/Abr (aula 15) Sabatina 7 (30 minutos). Distribuição amostral e teorema do limite central. Ler Capítulo 7.0-7.2 (M&R), Capítulo 10.0-10.8 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: VPS0126 - Aula Prática 04 - Teorema do Limite Central, Distribuições amostrais, Distribuciones Muestrales parte I, Distribuciones Muestrales parte II, Bioestadística - Teorema del límite central, Intro to sampling distributions, Central Limit Theorem and Sampling Distributions for x-bars (sample means). ?
ter 01/Mai Sem aula devido ao feriado do dia do trabalho. ? ?
qui 03/Mai (aula 16) Propriedades de um estimador e métodos de estimação de parâmetros. Ler Capítulo 7.3-7.4 (M&R), Capítulo 11.0-11.10 (B&M), tomar conhecimento dos conteúdos: Estimación Estadística 1, Estimación Estadística 2, Introductory Statistics - Chapter 7: Estimation, (ML 4.1) Maximum Likelihood Estimation (MLE) (part 1), (ML 4.2) Maximum Likelihood Estimation (MLE) (part 2). ?
ter 08/Mai Sem aula devido à participação do Professor no 57º RBRAS. ? ?
qui 10/Mai (aula 17) Intervalos de confiança e dimensionamento de amostra para a média de uma normal. Ler Capítulo 8.1-8.3 (M&R), tomar conhecimento dos conteúdos: Intervalo Confiança Estatística, EDITADO Estimacion por intervalos problema 1 PARTE 1, Estimación del tamano muestra EJEMPLO 3.
ter 15/Mai ? ? ?
qui 17/Mai ? ? ?
ter 22/Mai ? ? ?
qui 24/Mai ? ? ?
ter 29/Mai ? ? ?
qui 31/Mai ? ? ?
ter 05/Jun ? ? ?
qui 07/Jun ? ? ?
ter 12/Jun ? ? ?
qui 14/Jun ? ? ?
ter 19/Jun ? ? ?
qui 21/Jun P2? ? ?
ter 26/Jun ? ? ?
qui 28/Jun ? ? ?
ter 03/Jul exame? ? ?
qui 05/Jul exame? ? ?

Sabatinas e lista de exercícios

Avaliações

Data Conteúdo Prova Gabarito Notas Revisão

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