====== CE-003 Turma O - Segundo semestre de 2009 ====== No quadro abaixo será anotado o conteúdo dado em cada aula do curso. \\ É indicado material para leitura correspondente ao conteúdo da aula nas referências bibliográficas básicas do curso: * **B & M**: BUSSAB, W.O. & MORETTIN, P.A. Estatística Básica. 5a Edição, Editora Saraiva * **M & L**: MAGALHÃES, M.N.; LIMA, A.C.P. [[http://www.ime.usp.br/~noproest|Noções de Probabilidade e Estatística]]. IME/SP. Editora EDUSP. * **B, R & B**: BARBETTA, P.A; REIS, M.M. & BORNIA, A.C. Estatística para cursos de engenharia e informática. Editora Atlas. 2004. ^^ ^^^ B & M ^^ M & L ^^ B,R & B ^^ ^ Data ^ Local ^Conteúdo ^ Leitura ^ Exercícios ^Leitura ^ Exercícios ^Leitura ^ Exercícios ^ | 24/08 | PF-04 |Informações sobre a disciplina, o conteúdo curso e materiais disponíveis e a serem utilizados. Introdução a fundamentos de probabilidade. Problemas //desafio// para discussão na próxima aula. Definições de probabilidade: clássica, frequentista e subjetiva. (//ver atividades complementares//)) | Cap 1 | --- | --- | --- | Cap 1 | --- | | 26/08 | PF-04 |Abordando problemas de probabilidades. Soluções analíticas e implementação das soluções. Soluções computacionais por simulação -- estimativas de probabilidades. Relações com os conceitos de probabilidades. Simplificação de problemas e hipóteses de trabalho. Discussão e resultados do problemas dos aniversários. (ver Seção de **Atividades Complementares**). | Cap 1 | --- | --- | --- | Cap 1 | --- | | 31/08 | PF-04 |Probabilidades: definições, axiomas, propriedades. Probabilidade como função, experimentos aleatórios. Dados, modelos e desvios. |Cap 5, Sec 5.1, 5.2 |Cap 5: 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10 |Cap 2 |Cap 2: Sec 2.1: 1, 2, 3, 4, 5 |Cap 4 |Cap 4: 1 a 9 | | 02/09 |Sala 1 Laboratório Estatística |Probabilidades: teoremas e resultados. Eventos mutuamente exclusivos, probabilidade condicional e independência. |Cap 5 |Cap 5: 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21 |Cap 2 |Cap 2: Sec 2.2: 1, 2, 3, 4, 5, 6 |Cap 4 |Cap 4: 1 a 9 | | 07/09 |Sala 1 Laboratório Estatística |Feriado | | | | | | | | 09/09 |Sala 1 Laboratório Estatística |Probabilidades: Teorema de Bayes. Exercícios de revisão |Cap 5 |Cap 5: 23, 24, 25 |Cap 2, Sec 2.2 | |Cap 4 |Cap 4: 10 e 11, 12 a 21 | | 14/09 |Sala 1 Laboratório Estatística |Resolução de exercícios e discussões sobre probabilidades. Introdução a variáveis aleatórias. |Cap 6, Sec 6.1 a 6.5 e Cap 7, Sec 7.1 a 7.3 |Cap 6: 1, 2, 4, 7 e 8; Cap 7: 1 a 4 |Cap 3, Sec 3.1 e Cap 6, Sec 6.1 | |Cap 5, Sec 5.1; Cap 6, Sec 6.1 | | | 16/09 |Sala 1 Laboratório Estatística |Estudos do curso - variáveis aleatórias - não haverá aula presencial |Cap 6 e Cap 7 |Cap 6: Cap 7: |Cap 3 e Cap 6 | |Cap 5, Sec 5.1; Cap 6, Sec 6.1 | | | 21/09 |Sala 1 Laboratório Estatística |Variáveis aleatórias discretas e contínuas, propriedades, distribuição, esperança e variância. Exemplos |Cap 6 e Cap 7 |Cap 6: 9, 13, 17; Cap 7: 5 a 12|Cap 3 e Cap 6 |Cap 3: Sec 3.1: 1 a 6, Cap 6: Sec 6.1: 1 a 5 |Cap 5, Sec 5.1; Cap 6, Sec 6.1 |Cap 5: 1 a 6, Cap 6: 1 a 5 | | 23/09 |Sala 1 Laboratório Estatística |Distribuições discretas de probabilidades: uniforme, Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial negativa (Pascal), Hipergeométrica, Multinomial e Poisson (processo de Poisson) |Cap 6, Sec 6.6 e 6.7 e Cap 7, Sec 7.4 |Cap 6: 20, 22, 23, 24, 26, 27; Cap 7: 13, 14, 15, 17 a 21 |Cap 3 e Cap 6 |Cap 3: Sec 3.2: 1 a 7, Sec 3.3: 1 a 6 |Cap 5, Sec 5.2 |Cap 5: 7 a 12, 13 a 25 | | 28/09 |Sala 1 Laboratório Estatística |Distribuições contínuas de probabilidade: uniforme, exponencial, normal |Cap 7: Sec 7.4, 7.5 |Cap 7: 13 a 24 |Cap 6, Sec 6.2 |Cap 6, Sec 6.2: 1 a 9|Cap 6 Sec 6.2 |Cap 6: 8 a 10 | | 30/09 |Sala 1 Laboratório Estatística |Exercícios de revisão. Distribuições contínuas de probabilidade: aproximação pela normal da Binomial e Poisson |Cap 7: 7.5, 7.7|Cap 7: 13 a 24 |Cap 6, Sec 6.2 |Cap 6, Sec 6.2: 1 a 9|Cap 6 sec 6.2 e 6.3 |Cap 6: 11 a 24 | | 05/10 |Sala 1 LABEST |Revisão e dúvidas para prova | | | | | | | | 07/10 |Sala 1 LABEST |Prova 1 | | | | | | | | 14/10 |Sala 1 LABEST |Estatística descritiva: organização de dados, variáveis e atributos, tipos de variáveis, análise univariada: resumo de dados por gráficos, tabelas e/ou medidas. Introdução à análise bivariada [[#Aula 14/10|Ver material adicional]]|Cap 2 |Cap 2: 1 e 2, 5, 6, 7 |Cap 1 |Cap 1, Sec 1.1: 1 a 3, Sec 1.2: 1 a 5 | | | | 19/10 |PG-01 |Estatística descritiva. Revisão e Comentários adicionais. Medidas estatística - medidas de posição, quantis e box-plots |Cap 3: Sec 3.1, 3.3 e 3.4 |Cap 3: 1 a 13 |Cap 4, Sec 4.1 e 4.2 |Sec 4.2: 1:6 | | | | 21/10 |PG-01 |Estatística descritiva. Medidas estatística - medidas de dispersão (variância, desvio padrão, desvio médio, coeficiente de variação, amplitude, amplitude interquartílica), gráfico de quantis e transformação |Cap 3: Sec 3.2, 3.5 e 3.6 |Cap 3: 1 a 13 |Cap 4, Sec 4.1 e 4.2 |Sec 4.2: 1:6 | | | | 26/10 |Feriado | | | | | | | |28/10|Sala 1 LABEST |Revisão para prova |Cap 3 |Cap 3: 16, 18, 20, 22, 23, 24, 26, 29, 34, 35 |Cap 4 |Cap 4, Sec 4.4: 1 a 6, 8, 9, 12, 13, 22, 23 | | | |02/11|Feriado | | | | | | | | |04/11|Sala 1 LABEST |Prova 2: Estatística descritiva | | | | | | | |09/11|Sala 1 LABEST |Fundamentos de inferência estatística. População, amostra, parâmetros, estimadores e estimativas, método de estimação - máxima verossimilhança (ver Seção de **Atividades Complementares**) |Cap 10 e 11 |Cap 10: 1, 3, 10, 12, 13 |Cap 7 |Cap 7, Sec 7.1: 1, 2; Sec 7.2: 3, 4 e 5; | | | |11/11|Sala 1 LABEST |Inferência estatística: distribuições amostrais, propriedades dos estimadores, inferências para proporção e média,, intervalos de confiança |Cap 10 e 11 |Cap 10: 7 a 10, 17, 18, Cap 11: 14 a 18, 20, 21 |Cap 7 |Cap 7, Sec 7.3: 4, 5, 6, , Sec 7.4: 1 a 5 | | | |16/11|Sala 1 LABEST |Inferência para médias e variâncias. Distribuições t e chi-quadrado (ver Seção de **Atividades Complementares**) |Cap 11, Cap 7, Sec 7.7.2 e 7.7.2 |(ver exercícios de Magalhes e Lima) | Cap 8 |Cap 8.3: Sec 8.3: 1; Sec 8.5: 1 | | | |18/11|Sala 1 LABEST |Conceitos de inferência e distribuições amostrais ([[#Aula 18/11|Ver material adicional]] com ilustração computacional) | | | | | | | |23/11| |Estudos do curso - não haverá aula presencial |Cap 10 |Cap 10: 21 a 28 |Cap 7 |Cap 7, Sec 7.3: 4 a 7 | | | |25/11| |Estudos do curso - não haverá aula presencial |Cap 11 |Cap 11: 10, 11, 15 a 18, 20, 21, 24, 27, 30|Cap 8 | | | | |30/11 |LABEST |Revisão e fundamentos de testes de hipóteses |Cap 12 |Cap 12: 18 a 20, 22, 25, 27, 30, 31, 35, 37 |Cap 8 | Sec 8.3: 1, 2, 3, 4| | | |02/12 |LABEST | | |Cap 12: | | | | | ==== Atividades complementares ==== Além das atividades/exercícios indicados na tabela acima, para //algumas// aulas são sugeridas atividades complementares conforme listadas a seguir. === Aula 24/08 === * Leitura recomendada: Resenhas sobre o livro O Andar Bêbado que discute a noção de aleatoriedade e acaso * [[http://veja.abril.uol.com.br/120809/obra-acaso-p-148.shtml|na revista VEJA]] * [[http://www.zahar.com.br/clipping/andar-estado.pdf|No jornal Estado de São Paulo]] - **O problema dos aniversários** \\ Considere o problema de calcular a probabilidade de haver coincidência de aniversários em um grupo de pessoas. * qual a probabilidade em um grupo de 30 pessoas? * quantas pessoas precisamos para que a probabilidade supere 0,5? * quantas pessoas precisamos para que a probabilidade supere 0,8? * quantas pessoas precisamos para que a probabilidade supere 0,99? * quantas pessoas precisamos para ter certeza de que haverá concidências? * quantas pessoas precisamos para ter //quase// certeza de que haverá concidências? * faça um gráfico relacionando a probabilidade com o número de pessoas.\\ **OBS: ** considere duas formas de obter as respostas: (i) por dedução analítica, (ii) por um experimento/simulação/algorítimo computacional - **O problema dos ases** Considere uma mão de 5 cartas extraídas ao acaso de uma baralho com 52 cartas. Compare probabilidades/chances de obter ao menos dois ases nas situações a seguir. Voce acha que as chances são iguais ou diferentes? Se diferentes, em qual situação há maiores chances? * sabendo que uma das cartas é um ás de copas * sabendo que uma das cartas é um ás qualquer - **O problema dos envelopes - I**\\ Considere que cartas nominais aos destinatários são colocadas aleatoriamente em envelopes também com o destinatário. * de quantas formas diferentes 5 cartas podem ser colocadas em 5 envelopes? * qual a probabilidade de se enviar corretamente todas as cartas? * idem anteriores para 10 cartas e envelopes. * considere que desejamos verificar todas as possíveis alocações de cartas nos envelopes e que para cada verificação gastamos 1 segundo. Quanto tempo seria necessário para inspecionar tos as possibilidadesse tivermos 5, 10, 15 ou 20 cartas - **O problema dos envelopes - II**\\ Reavalie o problema anterior sob a condição que desejamos que ao menos 3/5 das cartas sejam corretamente enviadas. === Aula 26/08 === * Algumas linhas de código para o problema dos aniversários (apenas para ilustração dos conceitos, não otimizadas!!!!) * Solução analítica # probabilidade para 30 pessoas > 1 - 1 - (prod(364:(365-29))/365^29) # uma função genérica > prob.aniver <- function(n, N) 1 - (prod((N-n+1):(N-1))/(365^(n-1))) > prob.aniver(23, 365) # uma função mais estável numericamente > prob.aniver1 <- function(n, N) 1 - prod((N-n+1):(N-1)/N) > prob.aniver1(23, 365) > prob.aniver(10, 365) [1] 0.1169482 > prob.aniver1(366, 365) [1] 1 # gráficos > plot(2:366, sapply(2:366, prob.aniver1, N=365)) > plot(2:366, sapply(2:366, prob.aniver1, N=365), ty="l", xlab="Número de Pessoas", ylab="Probabilidade de Concidência") * Solução (aproximada) por simulação (código apenas para exemplo -- ineficiente!!!) > am <- sample(1:365, 23, rep=T) > am > duplicated(am) > any(duplicated(am)) > prob.est <- function(n, N, Nsim){ nc <- 0 for(i in 1:Nsim) if(any(duplicated(sample(1:N, n, rep=T)))) nc <- nc+1 return(nc/Nsim) } > prob.est <- prob.est(23, 365, 100000) ## repetir este comando algums vezes e observer os resultados **Exercício:** - Escrever o seu próprio código, na linguagem de sua preferência para calcular o problema dos aniversários. Escrever ainda código que permita resolver o problema inverso, isto é, para uma probabilidade fixada, encontrar o número de pessoas necessárias. === Aula 31/08 === Considere o problema da carta premiada: Um apresentador mostra três cartas a um jogador. Apenas uma delas é premiada. O jogador escolhe uma carta que é mantida "fechada". Depois disto o apresentador mostra uma carta não premiada entre as duas restantes. Na seqüência pergunta ao jogador se ele quer ou não trocar a carta que escolheu antes de revelar a escolhida para verificar se ganho ou não o prêmio. * O jogador deve ou não trocar a carta, ou a troca é indiferente? Justifique a resposta. * Examine o problema acima por simulacão. Escreva um programa computacional para verificar se existe alguma estratégia mais vantajosa para o jogador. === Aula 14/10 === * {{:disciplinas:ce003g:aulamec.r|arquivo de comandos}} mostrados em aula * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase9.html#x11-570009|Página]] mostrado modelos de análises para diferentes tipos de variáveis. === Aula 09/11 === * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase17.html#x19-11300017|funções de verossimilhança]] === Aula 16/11 === * Soluções computacionais * Cap 8, Sec 8.3: 1 diff(pt(c(-3.365, 3.365), df=5)) diff(pt(c(-1.4, 1.4), df=8)) diff(pt(c(-1.1, 2.15), df=14)) qt(0.98, df=9) qt(0.05, df=16) qt(0.95, df=11) qt(0.975, df=21) * Cap 8, Sec 8.5: 1 pchisq(14.7, df=7, lower=FALSE) pchisq(39, df=23, lower=FALSE) pchisq(9, df=12) diff(pchisq(c(12, 30.2),df=17)) qchisq(0.95, df=13) qchisq(0.99, df=4) qchisq(0.95, df=21) === Aula 18/11 === * {{:disciplinas:ce003g:tcl.r|arquivo de comandos}} mostrados em aula