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disciplinas:ce003o-2011-02:historico [2011/11/08 09:34]
paulojus
disciplinas:ce003o-2011-02:historico [2011/11/29 23:09]
paulojus
Linha 33: Linha 33:
 | FIM DA PARTE I ^^^^^^^ ​ | FIM DA PARTE I ^^^^^^^ ​
 | PARTE II: PROBABILIDADES ^^^^^^^ ​ | PARTE II: PROBABILIDADES ^^^^^^^ ​
 +| 03/10 |Introdução a probabilidades:​ conceitos básicos, definições de probabilidade (classica, frequentista,​ subjetiva), espaço amostral, eventos equi e não-equiprováveis,​ espaços amostrais: finitos, infinitos, discretos e contínuos. Probabilidade de eventos contínuos e áreas sobre curvas. Aplicações de probabilidades |Cap 5: 5.1 e 5.2 |Cap 5: 1 a 14 |Cap 2: Sec 2.1 |Sec 2.1: 1 a 5 |[[#​03/​10|ver abaixo]] sugestão de vídeo | 
 +| 05/10 |Probabilidades. Definições e conceitos básicos. Propriedades. Probabilidade da união intersecção,​ condicional. Eventos mutuamente exclusivos e eventos independentes. |Cap 5: 5.1, 5.2 e 5.3 |Cap 5: 1 a 22 | | |[[#​05/​10|ver abaixo]] sugestão de vídeo | 
 +| 10/10 |Probabilidades. discussão de exemplos e conceitos apresentados no vídeo de Peter Donnely. Avaliação por simulação,​ experimentos Monte Carlo. Teorema de Bayes |Cap 5: 5.4 e 5.4 |Cap 5: 23 a 25; 26 a 36 | | | |
 +| 12/10 |Exercícios sobre probabilidades. |Cap 5 |Cap 5: 37 a 45 | | | |
 +| 17/10 |revisão e exercícios. |Cap 5 |Cap 5: 46 a 48, 57, 64 | | | |
 +| 19/10 |1a prova | | | | | |
 +| 24/10 |--       | | | | | |
 +| 26/10 |--       | | | | | |
 +| 31/10 |variáveis aleatórias:​ conceitos e propriedades. V.A. Discretas e Contínuas. Variáveis aleatórias discretas: Função de probabilidade,​ função de probabilidade acumulada (distribuição),​ valor esperado (esperança) e variância. Variáveis aleatórias contínuas: função de densidade de probabilidades,​ função de probabilidades (acumulada). ​ |Cap 6, 6.1 a 6.5, Cap 7: 7.1 a 7.3 |Cap 6: 1 a 6, 7 a 12 |Cap 7: 1 a 6 |Cap 3: 3.1 |Sec 3.1: 1 a 6 | |
 +| 02/11 |feriado ​      | | | | | |
 +| 07/11 |variáveis aleatórias:​ revisão de conceitos. Distribuições discretas: uniforme, binomial, geométrica,​ binomial negativa e hipergeométrica. ​ |Cap 6: 6.6 |Cap 6: 13 a 28 |Cap 3, 3.2 e 3.3 |Sec 3.2: 1 a 7, 3.3: 1 a 6 |Procurar por //falácia do jogador// (//​Gambler'​s fallacy//) sobre discussão em sala |
 +| 09/11 |v.a.discretas. Distribuição e Processo de Poisson. Quantis. Exemplos e exercícios sobre distribuições de probabilidades |Cap 6, Sec 6.7 e 6.7 |Cap 6: 29 a 34, 37 a 40, 42, 44, 48, 49, 56  |ver em B&M |Sec 3.4: 1 a 27 |ver complementos abaixo |
 +| 14/11 |exercícios sobre v.a.discretas | | | | | |
 +| 16/11 |v.a.contínuas - definições,​ função de densidade e acumulada, cálculo de probabilidades,​ esperança e variância. Funções de v.a. contínuas: uniforme e exponencial ​   |Cap 7 |Cap 7: 1 a 12 13, 21, 28, 31,  |Cap 6,  |Sec 6.1: 1 a 5, Sec 6.2: 1 a 6, Sec 6.3: 1 a 24  | |
 +| 21/11 |exercícios e revisão | | | | | |
 +| 23/11 |2a prova      | | | | | |
 +| 28/11 |Distribuições contínuas: Weibull, Gamma, Beta, e Normal. Exercícios e exemplos da distribuição normal |Cap 7 | |Cap 6, Def 6.6 |Sec 6.2: 7, 8, 9, Sec 6.3: 25 a 33 | |
 +| 30/11 |Exercícios distribuição normal. Outras distribuições contínuas. Chi2, t e F | | | | | |
 +| 05/12 |              | | | | | |
 +| 07/12 |              | | | | | |
 +| 12/12 |              | | | | | |
 +| 14/12 |              | | | | | |
 +| 19/12 |              | | | | | |
 +| 21/12 |3a prova      | | | | | |
  
  
-===== Atividades Complementares ​=====+ 
 +===== Complementos ​=====
  
 === 12/09 a 29/09 === === 12/09 a 29/09 ===
Linha 62: Linha 87:
     * ** procure anotar as principais mensagens de cada apresentação **     * ** procure anotar as principais mensagens de cada apresentação **
     * **se você tivesse que destacar a descrever 2 (dois) pontos principais ou surpreendentes em cada apresentação,​ quais seriam?**     * **se você tivesse que destacar a descrever 2 (dois) pontos principais ou surpreendentes em cada apresentação,​ quais seriam?**
 +
 +=== 10/11 ===
 +Códigos em R para cálculos de probabilidade com exemplos vistos na aula.
 +
 +<code R>
 +## DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL
 +## X ~ B(n=20, p=0,12)
 +## P[X = 3]:
 +dbinom(3, size=20, prob=0.12)
 +## P[X <= 3]:
 +pbinom(3, size=20, prob=0.12)
 +
 +## P[X >= 3]
 +1 - pbinom(2, s=20, p=0.12)
 +# ou....
 +pbinom(2, s=20, p=0.12, lower=FALSE)
 +
 +##
 +## DISTRIBUIÇÃO BINOMIAL NEGATIVA (Pascal)
 +## X ~ BN(r=3, p=0,12)
 +## P[X = 20]:
 +dnbinom(3, size=20, prob=0.12)
 +## P[X <= 20]:
 +pnbinom(20, size=3, prob=0.12)
 +
 +##
 +## HIPERGEOMÉTRICA
 +## (parametrizacao no R é diferente da vista em aula)
 +## Aula:  Populacao: N = 200, r =  24, Amostra: n = 20 
 +##        X ~ HG(N=200, r=25, n=20)
 +## R   : ​ Populacao: m =  24, n = 176, Amostra: k = 20
 +##        X ~ HG(m=24, n=176, k=20)
 +## 
 +## P[X = 3]:
 +dhyper(3, m=24, n=176, k=20)
 +## P[X >= 20]:
 +1 - phyper(2, m=24, n=176, k=20)
 +## ou
 +phyper(2, m=24, n=176, k=20, lower=FALSE)
 +</​code>​
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