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disciplinas:ce003ambko-2014-01:historico [2014/02/24 10:01] paulojus |
disciplinas:ce003ambko-2014-01:historico [2014/04/28 22:44] paulojus |
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| 12/02 Qua |Fundamentos das três partes deste curso: (i) probabilidades, (ii) estatística descritiva e (iii) inferência estatística.Informações sobre o curso. Percepções e aplicações da estatística. Introdução a probabilidades: definições e conceitos básicos. Experimentos aleatórios, eventos, espaços amostrais, espaços de probabilidades, definições de probabilidades. Propriedades. |Cap 5, 5.1, 5.2 |Cap 5: 1 a 14 | | | | 12/02 Qua |Fundamentos das três partes deste curso: (i) probabilidades, (ii) estatística descritiva e (iii) inferência estatística.Informações sobre o curso. Percepções e aplicações da estatística. Introdução a probabilidades: definições e conceitos básicos. Experimentos aleatórios, eventos, espaços amostrais, espaços de probabilidades, definições de probabilidades. Propriedades. |Cap 5, 5.1, 5.2 |Cap 5: 1 a 14 | | | ||
| 17/02 Seg |Probabilidades (cont). Exemplos. Probabilidade Condicional, Independência |Cap 5: 5.3 |Cap 5: 15 a 22 | [[#17/02|Ver abaixo]] | | | 17/02 Seg |Probabilidades (cont). Exemplos. Probabilidade Condicional, Independência |Cap 5: 5.3 |Cap 5: 15 a 22 | [[#17/02|Ver abaixo]] | | ||
- | | 19/02 Qua |Probabilidades (cont). Teorema de Bayes. Exemplos e exercícios. |Cap 5: 5.5 a 5.6 |Cap 5: 23 a 25 | | | + | | 19/02 Qua |Probabilidades (cont). Teorema de Bayes. Exemplos e exercícios. O problema dos aniversários, o problema de Monty Hall. Códigos e uso de simulações para estimar probabilidades. |Cap 5: 5.5 a 5.6 |Cap 5: 23 a 25 | | |
- | | 24/02 Qua |1a avaliação semanal | | | | | + | | 24/02 Qua |1a avaliação semanal. Probabilidades (cont). Exemplos e introdução a variáveis aleatórias (discretas). Distribuições binomial, binomial negativa (Pascal) e geométrica |Cap 6: 6.1, 6.2, 6.6 (6.6.1, 6.6.2, 6.6.3) |Cap 6: 1 a 5, 20 e 21, 57 | | |
+ | | 03/03 Seg |Feriado Carnaval | | | | ||
+ | | 05/03 Qua |Feriado Carnaval | | | | ||
+ | | 10/03 Seg |2a avaliação semanal. Revisão e continuação - Distribuições discretas de probabilidade: Binomial, Hipergeométrica, Geométrica, Pascal (Bin. Negativa), Uniforme, Multinomial e Poisson (+ processo de Poisson) |Cap 6, Sec 6.6 e 6.7 |Cap 6: 20 a 28, 31 a 38 | | ||
+ | | 12/03 Qua |Valor esperado, variância, distribuição acumulada e quantis de variáveis discretas. Exercícios. |Cap 6: 6.3, 6.4, 6.5 e 6.8. |Cap 6: 7 a 19, 29, 30, 39, 40 | | ||
+ | | 17/03 Seg |3a avaliação semanal. Introdução a v.a. contínuas. |Cap 7: 7.1 e 7.2 |Cap 7: 1 a 4 | | ||
+ | | 19/03 Seg |v.a. contínuas. Cálculo de probabilidades, esperança (média), mediana e quantis (quartis, decis, percentis etc), função acumulada |Cap 7: 7.1, 7.2, 7.3, 7.8 |Cap 7: 5 a 12 (exceto 11) | | ||
+ | | 24/03 Seg |4a avaliação semanal. Casos especiais de v.a. contínuas. Uniforme e exponencial. A ideia de utilizar outras distribuições e as formas de cálculo de probabilidades |Cap 7.4: 7.4.1, 7.4.3, 7.7 |Cap 7: 13, 21, 28, 29, 31 | | ||
+ | | 26/03 Qua |v.a. contínuas: distribuição normal |Cap 7.4: 7.4.2 |Cap 7: 14 a 20, 34 a 38 | | ||
+ | | 31/03 Seg |v.a. contínuas: distribuição normal (cont) |Cap 7.4: 7.4.2 |Cap 7: 14 a 20, 34 a 38 | | ||
+ | | 02/04 Qua |1a prova |Cap 5, 6 e 7 | | | ||
+ | | 07/04 Seg |Outras v.a's contínuas (Beta, Gama, Weibull, t, etc). Convergência e aproximação normal à Binomial e Poisson. Transformação de variáveis. Introdução a estatística descritiva: uni e bi(multi)variada, tipos de variáveis (qualitativa: nominal e ordinal, quantitativa: discreta e contínua) |Cap 7: 7.5, 7.6 e 7.7. Cap 2: 2.1, 2.2 e 2.3 |Cap: 7: 25, 26, 39. |[[#07/04|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 09/04 Qua |Estatística descritiva. Exemplos e interpretações de gráficos, tabelas e medidas. Gráficos: barras (1 e 2 variáveis), histogramas, histogramas suavizados, ramo-e-folhas, //box-plot// |Cap 1-3 | | | ||
+ | | 14/04 Seg |sem aula presencial | | | | ||
+ | | 16/04 Qua |Avaliação semanal. Medidas estatísticas - medidas de posição, dispersão, assimetria e curtose. Dados atípicos |Cap 3 |Cap 3: 1 a 41 | [[#16/04|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 21/04 Seg |feriado - Tiradentes | | | | ||
+ | | 23/04 Qua |análises descritivas bi-dimensionais. gráficos, tabelas e medidas de associação |Cap 4 |Cap 4: 1 a 15. |[[http://onlinestatbook.com/2/describing_bivariate_data/bivariate.html|Material online]]: \\ Describing Bivariate Data | | ||
+ | | 28/04 Seg |Avaliação semanal. Introdução a inferência estatística |Cap 10 | | | ||
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=== 19/02 === | === 19/02 === | ||
- | - Dois jogadores (A e B) vão jogar um jogo que consiste no lançamento de dois dados. Ambos começam com R$ 10,00. Se a soma dos dados for um número ímpar, A para R$ 1,00 para B. Se a soma for par, B para R$ 1,00 para A. | + | - Dois jogadores (A e B) vão jogar um jogo que consiste no lançamento de dois dados. Ambos começam com R$ 10,00. Se a soma dos dados for um número ímpar, A paga R$ 1,00 para B. Se a soma for par, B paga R$ 1,00 para A. |
* quais os possíveis valores em dinheiro que os jogadores podem ter após 2 rodadas? A chance é a mesma para todos esses possíveis valores? | * quais os possíveis valores em dinheiro que os jogadores podem ter após 2 rodadas? A chance é a mesma para todos esses possíveis valores? | ||
* quais os possíveis valores em dinheiro que os jogadores podem ter após 3 rodadas? A chance é a mesma para todos esses possíveis valores? | * quais os possíveis valores em dinheiro que os jogadores podem ter após 3 rodadas? A chance é a mesma para todos esses possíveis valores? | ||
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* Solução formal (analítica) | * Solução formal (analítica) | ||
* Solução (aproximada) por alguma rotina computacional | * Solução (aproximada) por alguma rotina computacional | ||
- | - Um comitê de 12 pessoas é escolhido por sorteio de um grupo de 100 pessoas. Calcule a probabilidade dos indivíduos **A** e **B** pertencerem os grupo escolhido. | + | - Um comitê de 12 pessoas é escolhido por sorteio de um grupo de 100 pessoas. Calcule a probabilidade dos indivíduos **A** e **B** pertencerem ao grupo escolhido. |
- Um baralho de 52 cartas contém 4 cartas do tipo //ás//. Se as cartas são embaralhadas e 13 cartas são divididas entre 4 indivíduos, qual a probabilidade de que algum deles fique com todas as cartas //ás//. | - Um baralho de 52 cartas contém 4 cartas do tipo //ás//. Se as cartas são embaralhadas e 13 cartas são divididas entre 4 indivíduos, qual a probabilidade de que algum deles fique com todas as cartas //ás//. | ||
- Se //n// pessoas terão seus assentos atribuídos ao acaso em uma linha com //2n// assentos, qual a probabilidade que não haja pessoas em assentos adjacentes? | - Se //n// pessoas terão seus assentos atribuídos ao acaso em uma linha com //2n// assentos, qual a probabilidade que não haja pessoas em assentos adjacentes? | ||
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* ** se voce tivesse que destacar a descrever 2 (dois) pontos principais da apresentação, quais seriam? ** | * ** se voce tivesse que destacar a descrever 2 (dois) pontos principais da apresentação, quais seriam? ** | ||
+ | === 07/04 === | ||
+ | - Veja [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/|no link exemplos de análises uni e bivariadas]] para um conjunto de dados em B&M | ||
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+ | === 16/04 === | ||
+ | - Fazer uma pesquisa sobre o conceito e usos de médias geométrica e harmônica. |