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CE-003: Estatística II

CE-003: Estatística II

Detalhes da oferta da disciplina

  1. Período: Turmas K/O (Informática Biomédica (K) e Ciência da Computação (O)), 2o semestre de 2018
  2. Professor Responsável:
      1. Horários de atendimento do Professor :
        • Dias/Horários: terças e quintas, 17:00-19:00
        • Local: LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), 2o andar prédio novo das Exatas no Centro Politécnico (final do corredor à direita)
        • OBS: Os dias e horários acima são preferenciais, contatar o professor (pessoalmente/email) se horários diferentes destes forem realmente necessários
  3. Horário e Local das aulas: Segundas e quartas, Sala PA-08 (novo local desde 15/08), 13:30 - 15:30
  4. Datas do curso:
    30/07/2018 03/12/2018 10/12 a 15/12/2018
    Início das aulas Último dia letivo Exames finais
  5. Calendário completo – Resoluções do CEPE:
  6. Monitores de CE-003 do Depto de Estatística
    • Local: Sala de Monitoria do DEST (2o andar, prédio novo das Ciências Exatas)
    • Horários de atendimento aos alunos: verificar no local da monitoria
  7. Avaliações:
    Atividade Data Pontuação Conteúdo Informações
    Avaliações Periódicas 2as feiras 25 pontos Conteúdo da(s) semana(s) anterior(es) Avaliações realizadas
    1a prova 24/09 (seg) 25 pontos PARTE I: PROBABILIDADES Probabilidade básica, variáveis aleatórias discretas e variáveis aleatórias contínuas
    B&M: Cap 5, 6 e 7.

    2a prova 17/10 (qua) 25 pontos PARTE II: ESTATÍSTICA DESCRITIVA UNI E BIVARIADA, B&M: Caps 2, 3 e 4
    3a prova 26/11 (seg) 25 pontos PARTE III: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
    Final 10/12 (seg) Todo conteúdo do curso
  1. Resultados das avaliações

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:

  • PARTE 1: Noções de probabilidades e distribuições de probabilidades
  • PARTE 2: Análise descritiva e exploratória de dados
  • PARTE 3: Introdução à procedimentos de inferência estatística

Materiais do Curso

Histórico das Aulas do Curso

Acompanhe o histórico das aulas do curso com as datas, conteúdo abordado e atividades recomendadas.

Outros materiais

  1. Educação estatística e sua importância: uma opinião em apenas 3 minutos! (Um vídeo rápido para reflexão)
  2. Big data: are we making a big mistake? By Tim Harford. Um interessante artigo para refletir sobre BIG DATA

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

Provas e atividades ofertas anteriores da disciplina

Referências Bibliográficas

  1. Referências principais
  2. Referências online
  3. Referências complementares:
    • JAIN R. (1991) The art of computer systems performance analysis (techniques for experimental design, measurement, simulation and modelling). Wiley.
    • TRIVEDI K.S. (2002) Probability and statistics with reliability, queuing and computer science applications. Wiley.
    • 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.
  4. Leituras complementares
    • Kehlmann,Daniel. A Medida do Mundo. Companhia Das Letras
    • Leonard Mlodinow. O Andar do Bêbado - Como o Acaso Determina Nossas Vidas. Zahar.
    • 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.

Programas computacionais

O curso não prevê conteúdo computacional. Entretanto todo o conteúdo abordado pode ser tratado computacionalmente por planilhas eletrônicas (como por exemplo o OpenOffice), linguagens ou programas estatísticos. O uso de programas computacionais pode auxiliar (e muito!) o entendimento do conteúdo do curso e não será parte da avaliação.

  1. Programa para estatística
      1. Uma página interessante com uma introdução ao R
      2. R-Studio um ambiente para facilitar uso do R
      3. R-br é a lista de discussão em português sobre o uso do R
  2. Programas para matemática simbólica
    1. Maxima (e interface wxmaxima)
  3. Outros recursos
    1. BrOffice suite de programas semelhante ao MS-Office (editor de texto, banco de dados, apresentação e planilha) gratuito

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