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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
- B & M: BUSSAB, W.O. & MORETTIN, P.A. (2010) Estatística Básica. 6a Edição, Editora Saraiva
- WEB Online Statistics: An Interactive Multimedia Course of Study: Material online sobre estatística
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 14 | ver 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 | 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 | ||||
10/08
- Problema dos aniversários (B&M, Cap 5, Exercício 62)
- Calcular a probabilidade de que em um grupo de n pessoas haja alguma coincidência de aniversários.
- Escrever um código computacional que retorne: a probabilidade para dado n ou o n para dada probabilidade
- Fazer um gráfico da Probabilidade x n
- Problema de Monty Hall (B&M, Cap 5, Exercício 66)
- Resolver o problema analiticamente
- Estimar as probabilidades de ganhar o prêmio programando um algorítimo de simulação computacional
10/10
14/10
- 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.
- 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.
