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Diferenças
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disciplinas:ce003o-2011-02:historico [2011/11/08 09:34] paulojus [Conteúdos das Aulas] |
disciplinas:ce003o-2011-02:historico [2011/11/30 13:05] paulojus |
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|---|---|---|---|
| Linha 38: | Linha 38: | ||
| | 12/10 |Exercícios sobre probabilidades. |Cap 5 |Cap 5: 37 a 45 | | | | | | 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 | | | | | | 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 (7.7.1), Beta, e Normal (7.4.2). Exercícios e exemplos da distribuição normal |Cap 7 |Cap 7: 13 a 20 |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 67: | 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. | ||
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| + | <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> | ||
| + | |||
| + | |||
| + | |||
