CE-003 Turmas K/O - 2o semestre de 2016

CE-003 Turmas K/O - 2o semestre de 2016

No quadro abaixo será anotado o conteúdo dado em cada aula do curso.
São indicados os Capítulos e Sessões correspondentes nas referências bibliográficas, bem como os exercícios sugeridos.

Veja ainda depois da tabela as Atividades Complementares.

Referências

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

B & M Online
Data Conteúdo Leitura Exercícios Tópico
PARTE I: PROBABILIDADES
01/08 Seg Informações sobre o curso. Fundamentos das três partes deste curso: (i) probabilidades, (ii) estatística descritiva e (iii) inferência estatística. Probabilidades: experimentos aleatórios, eventos e probabilidades. Espaços amostrais. Características dos espaços amostrais (discreto/contínuo, enumerável ou não, equiprovável ou não, finito ou infinito). Definições clássica, frequentista e subjetiva de probabilidades. Modelos determinísticos e/ou estocásticos Cap 1, Cap 5, Sec 5.1 e 5.2 Cap 5: 1 a 5
03/08 Qua Resolução de exercícios. Atribuição de probabilidades a pontos do espaço amostral e a eventos. Árvore de possibilidades para identificação de espaço amostral. Regras de adição e multiplicação. Idéias introdutórias sobre variáveis aleatórias e distribuições de probabilidades. Definição axiomática de probabilidades e propriedades. Introdução à probabilidade condicional e independência. Cap 5, 5.1, 5.2, 5.3 Cap 5: 7 a 22
08/08 Seg 1a avaliação semanal. Discussão da avaliação e conceitos de análise combinatória e probabilidades. Probabilidades condicionais e independência. Teorema de Bayes. Cap 5: 5.3, 5.4 e 5.5 Cap 5: 23 a 25
10/08 Qua Exercícios de probabilidades. Introdução à variáveis aleatórias Cap 5 Cap 5: 26 a 42, 48 a 50, 57 Ver abaixo
15/08 Seg 2a avaliação semanal. Discussão da avaliação. Variáveis aleatórias discretas (exemplos de geométrica, binomial e Poisson) e contínuas. Funções de probabilidade e densidade de probabilidade. Cap 6: 6.1, 6.2, 6.6, Cap 7: 7.1 Cap 6: 1 a 6, 20, 22, 23, 26, 27. Cap 7: 1 a 4
17/08 Qua Variáveis aleatórias discretas e contínuas (continuação). Funções de probabilidade e densidade, valor esperado (esperança). Exemplos e exercícios Cap 6: 6.1 a 6.4; Cap 7: 7.2 Cap 6: 7, 8, 10, 13, 17; Cap 7: 5 a 12
22/08 Seg 3a avaliação semanal. Discussão da avaliação. Função acumulada F(x). Simulação de variáveis aleatórias. Distribuição de Poisson - Processo de Poisson e relação entre distribuições de Poisson (discreta) e exponencial (contínua) Cap 6: 6.5, 6.6.5, 6.7, Cap 7: 7.3 Cap 6: 22 a 25. Cap 7: 5 a 12
24/08 Qua Famílias especiais de distribuições discretas (uniforma, binomial, geométrica, binomial negativa, hipergeométrica e Poisson) e contínuas (uniforme e exponencial) Cap 6: 6.6 , Cap 7: 7.4.1 e 7.4.3 Cap 6: 20 a 28, 55 a 57. Cap 7: 13, 21, 31,
29/08 Seg 4a avaliação semanal. Cap 6, Cap 7 Cap 6: 29 a 40
31/08 Qua Discussão da avaliação e revisão de distribuições de probabilidades
05/09 Seg Distribuição normal Cap 7: 7.4.2, 7.5 Cap 6: 14 a 20, 22 a 24
07/09 Qua Feriado
12/09 Seg 5a avaliação semanal - Distribuição normal comentários adicionais Cap 7: 7.4.2 Cap 7: 14 a 20
14/09 Qua Distribuição normal: exercícios adicionais, aproximações pela normal Cap 7: 7.5 Cap 7: 22 a 24, 28 a 31, 33 a 38
19/09 Seg 6a avaliação semanal. Outras distribuições contínuas e suas características: beta, gamma, chi-quadrado, F, Weibull
21/09 Qua Funções de variáveis aleatórias. Introdução à estatística descritiva - estrutura de dados em tabela, questões uni e bi-variadas, tipos de variáveis: QL (nom. e ord.), QT (disc. e cont.) Cap 7: 7.6; Cap 1 e 2 Cap 7: 25 e 26, 39, 43, Cap 2: 1 Link de página com exemplo de análises uni e bi-variadas
26/09 Seg Não houve aula
28/09 Qua Análise descritiva uni e bivariada, gráficos tabelas e medidas adequadas a cada tipo de variável Caps 2, 3 e 4 Cap 2: 4 a 7, Cap 3: 2, 7, 11, 12, 13, Cap 4: 1 a 6
03/10 Seg 7a avaliação semanal. Análise descritiva uni e bivariada (continuação). Construção de histogramas e ramo-e-folhas. Cálculo de medidas estatísticas com dados originais e agrupados Cap 2 e 3 Cap 2: 9 a 12, 19, Cap 3: 1 a 6
05/10 Seg Não haverá aula - Semana Integrada de Ensino, Pesquisa e Extensão
10/10 Seg Medidas estatísticas: posição, dispersão, assimetria e curtose Cap 3 Cap 3: 14, 16, 17, 19,20,21,22,23,27,28,2933,34, 35 ver abaixo
12/10 Qua Feriado
17/10 Seg 1a Prova - probabilidades Cap 5 a 7
19/10 Qua Análises descritivas (e introdução à inferencial) da relação entre duas variáveis: Qualitativa vs Qualitativa: tabelas de contingência, Chi-quadrado e coeficientes associados, teste de independência. Quantitativa vs quantitativa: possíveis padrões e interpretações em diagramas de dispersão, coeficientes de correlação (Pearson, Spearman e Kendall) e teste para coeficiente de correlação. Qualitativa vs quantitativa: comparação de duas amostras, diferenças de métidas. Teste t e teste aleatorizado para comparar médias de 2 amostras. Cap 4 + Cap 14: 14.4 + Cap 14: 14.5 + Cap 13: 13.3.1 e 13.5 Cap 4: 1 a 14ver abaixo
24/10 Seg Não há aula - Semana acadêmica do curso de ciência da computação
26/10 Qua Não há aula - Semana acadêmica do curso de ciência da computação
31/10 Seg Introdução à inferência estatística. Conceitos básicos: amostra aleatório, população e amostra, estimadores e estimativas, distribuições amostrais, intervalos de confiança e margens de erro. Cap 10 Cap 10: ap 10: 1, 3, 5, 11 a 13
02/11 Qua Feriado
07/11 Seg Inferência estatística. Distribuição amostral. Distribuição amostral da média Cap 10, 10.7 e 10.8 Cap 10: 7 a 10, 21 a 28
09/11 Qua AULA NÃO REALIZADA POR INDISPONIBILIDADE DE LOCAL
14/11 Seg Recesso
16/11 Qua Estimadores, propriedades e métodos de obtenção: máxima verossimilhança (Local: LABEST) Cap 11: 11.1, 11.2, 11.5 Cap 11: 1, 2, 5, 10 a 13, 42 09/11
21/11 Seg Revisão da aula anterior. Estimadores (cont), métodos de obtenção: mínimos quadrados. Métodos dos momentos (para estudo) (Local: LABEST) Cap 11: 11.3, 11.4 Cap 11: 6 a 9
23/11 Qua Orientações sobre trabalho do curso. Documentos/relatórios reproduzíveis() e uso do Sweave e *knitr*): uma breve descrição e motivação. Estimação: incerteza de estimativas, erros padrão, intervalos de confiança. Métodos de obtenção: analíticos, assintóticos (aproximação quadrática, hassiano analítico e numérico), por verossimilhança e por bootstrap. Local: LABEST Cap 11: 11.6, 11.7, 11.9 Cap 11: 14 a 21
28/11 Seg Resolução de exercícios e comentários
30/11 Seg Testes de hipóteses. Bases, tipos de erro (tipo I e II) Cap 12: 12.1 a 12.6 Cap 12: 1 a 13, 25, 27 a 37
05/12 Seg Resolução de exercícios, dúvidas e comentários
07/12 Qua 2a prova: Estatística Descritiva e Probabilidades Cap 2, 3, 4, 11, 12 e trechos do 13 e 14 cf aulas

10/08

  1. Problema dos aniversários (B&M, Cap 5, Exercício 62)
    1. Calcular a probabilidade de que em um grupo de n pessoas haja alguma coincidência de aniversários.
    2. Escrever um código computacional que retorne: a probabilidade para dado n ou o n para dada probabilidade
    3. Fazer um gráfico da Probabilidade x n
  2. Problema de Monty Hall (B&M, Cap 5, Exercício 66)
    1. Resolver o problema analiticamente
    2. Estimar as probabilidades de ganhar o prêmio programando um algorítimo de simulação computacional

10/10

  1. Texto sobre medidas de assimetria e curtose

14/10

  1. Durante a aula comentamos sobre coo seria feito um teste aleatorizado para comparar a média de dois grupos. Escreve um programa implementando o método e aplique a um conjunto de dados.
  2. Pense como poderia ser feito um teste aleatorizado para avaliar a independência entre duas variáveis qualitativas (QL vs QL) e entre duas quantitativas (QT vs QT)

09/11

Informação sobre a aula: o LABEST estava ocupado neste dia com um curso para o CCE e banca de corcurso. Desta forma não foi possível agendar lá a aula. Para a próxima semana aula confirmada no LABEST ou local usual caso a ocupação seja encerrada. Lamento pelo inconveniente, especialmente aos que compareceram para aula.