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disciplinas:ce003ko-2017-02:historico [2017/09/11 17:18] paulojus |
disciplinas:ce003ko-2017-02:historico [2017/09/25 17:36] paulojus |
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|28/08 Seg |4a avaliação semanal. Discussão da avaliação incluindo comentários sobre soluções computacionais | | | |[[#28/08]] | | |28/08 Seg |4a avaliação semanal. Discussão da avaliação incluindo comentários sobre soluções computacionais | | | |[[#28/08]] | | ||
|30/08 Qua |Distribuições discretas e contínuas, casos especiais: binomial, geométrica, exponencial, Gama, Beta e Normal. Cálculo de probabilidades e quantis da distribuição normal utilizando tabela da normal padrão. Cálculo de probabilidades e quantis de distribuições utilizando rotinas computacionais. |Cap 6: 6.6.1. 6.6.2, 6.6.3, ex 55 , Cap 7: 7.5.1, 7.4.1, 7.4.3, 7.7 |Cap 6: 20, 21, 25, 26, 55; Cap 7: 13 a 21 |16, 17, 24, 25, 42 |[[#30/08]] | | |30/08 Qua |Distribuições discretas e contínuas, casos especiais: binomial, geométrica, exponencial, Gama, Beta e Normal. Cálculo de probabilidades e quantis da distribuição normal utilizando tabela da normal padrão. Cálculo de probabilidades e quantis de distribuições utilizando rotinas computacionais. |Cap 6: 6.6.1. 6.6.2, 6.6.3, ex 55 , Cap 7: 7.5.1, 7.4.1, 7.4.3, 7.7 |Cap 6: 20, 21, 25, 26, 55; Cap 7: 13 a 21 |16, 17, 24, 25, 42 |[[#30/08]] | | ||
- | |04/08 Seg |**não** haverá avaliação semanal. Distribuição normal - continuação. Exemplos. |Cap 7: 7.2 |Cap 7: 14 a 20, 31, 33 a 38 |38, 51, 52, 58, 59, 66, 67, 87, 88, 90, 93, 99, 103 | | | + | |04/09 Seg |**não** haverá avaliação semanal. Distribuição normal - continuação. Exemplos. |Cap 7: 7.2 |Cap 7: 14 a 20, 31, 33 a 38 |38, 51, 52, 58, 59, 66, 67, 87, 88, 90, 93, 99, 103 | | |
- | |06/08 Qua |Distribuições discretas: Uniforma, Binomial, Geométrica, Hipergeométrica, binomial negativa (Pascal). Processo de Poisson e distribuição de Poisson. Definições caracterizações e exemplos. Aproximação normal à distribuição Binomial |Cap 6: 6.6 e 6.7, Cap 7: 7.5 |Cap 6: 20 a 28, 31 a 34, 39, 55, 56, 57. Cap 7: 22 a 24 |6, 13, 27, 30, 34, 45, 50, 55, 56, 57, 74, 78 | | | + | |06/09 Qua |Distribuições discretas: Uniforma, Binomial, Geométrica, Hipergeométrica, binomial negativa (Pascal). Processo de Poisson e distribuição de Poisson. Definições caracterizações e exemplos. Aproximação normal à distribuição Binomial |Cap 6: 6.6 e 6.7, Cap 7: 7.5 |Cap 6: 20 a 28, 31 a 34, 39, 55, 56, 57. Cap 7: 22 a 24 |6, 13, 27, 30, 34, 45, 50, 55, 56, 57, 74, 78 | | |
- | |11/08 Seg |avaliação semanal. Discussão da avaliação com revisão das características e distinções entre os diferentes tipos de variáveis aleatórias. |Ver anteriores | | | | | + | |11/09 Seg |avaliação semanal. Discussão da avaliação com revisão das características e distinções entre os diferentes tipos de variáveis aleatórias. |Ver anteriores | | | | |
+ | |13/09 Qua |Visualização de distribuições de probabilidades e elementos da linguagem R. Introdução a processos estocásticos/Cadeias de Markov | | |[[#13/09]] | | ||
+ | |18/09 Seg |Introdução a processos estocásticos/Cadeias de Markov (cont.). Introdução à estatística descritiva e análises exploratórias. [[disciplinas:ce003ko-2017-02:resumo|Interpretação da página de resultados das avaliações]]. Medidas descritivas, gráficos: histogramas, histogramas alisados (suavizados), Box-Plots. |Cap 2 | | | | ||
+ | |20/09 Qua |Estatística descritiva: tipos de variáveis (qualitativa - nominal e ordinal, quantitativa - discreta e contínua); resumos de dados pro gráficos, tabelas e medidas. Análises uni, bi e multivariadas. Analises bivariadas (qt * ql, qt * qt, ql * ql). Gréficos adequados a cada caso. Exemplos e interpretações |Cap 2, 3 e 4 | |[[#20/09]] | | ||
+ | |25/09 Seg |Av. semanal. Medidas descritivas univariadas, de posição e dispersão |Cap 3 |Cap 3: 1, 2, 3, 6, 7, 16, 21, 22, 23, 33, 34, 35 | | | | ||
+ | |27/09 Qua | | | | | | | ||
+ | |02/09 Seg |Av. semanal | | | | | | ||
+ | |04/10 Qua |Dia não letivo (EVINCE etc) | | | | | | ||
+ | |09/10 Seg |1a prova | | | | | | ||
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- Buscar na web informações sobre as distribuições vistas até aqui | - Buscar na web informações sobre as distribuições vistas até aqui | ||
- Resolver exemplos de aula a propostos utilizando também algum programa computacional | - Resolver exemplos de aula a propostos utilizando também algum programa computacional | ||
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+ | === 13/09 === | ||
+ | - Simular, fazer gráfico da realização e mostrar as matrizes de transição dos processos: | ||
+ | * Y(t) = 0 com probabilidade p e Y(t) = 1 com probabilidade (1-p) | ||
+ | * Y(t) = Y(t-1) com probabilidade p e Y(t) = 1 - Y(t-1) com probabilidade (1-p) | ||
+ | Comparar e discutir os aspectos das realizações para diferentes valores de (p). | ||
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+ | === 20/09 === | ||
+ | - Estudar [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase8.html#x10-560008|a página de exemplos de comandos computacionais para análises descritivas]] | ||
+ | - Exercícios da [[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE003/descritiva/descritiva.pdf|lista da estatística descritiva]]: 1, 13, 14, 16 | ||
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/* [[https://www.youtube.com/watch?v=piCQ3_tcRUQ|Why statistics are fascinating: the numbers are us (Alan Smith) ]] * | /* [[https://www.youtube.com/watch?v=piCQ3_tcRUQ|Why statistics are fascinating: the numbers are us (Alan Smith) ]] * | ||