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disciplinas:ce003r-2011-02:historico [2011/11/16 13:39]
paulojus
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paulojus
Linha 48: Linha 48:
 | 15/11 |feriado | | | | | | | 15/11 |feriado | | | | | |
 | 17/11 | v.a.contínuas (revisão e continuação) - 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  | | | 17/11 | v.a.contínuas (revisão e continuação) - 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  | |
-| 22/11 | | | | | | |+| 22/11 |revisão e exercícios ​| | | | | |
 | 24/11 |2a prova | | | | | | | 24/11 |2a prova | | | | | |
-| 29/11 | | | | | | | +| 29/11 |Distribuições contínuas: Weibull, Gamma, 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 |[[#29/11|ver abaixo]] ​
-| 01/12 | | | | | | | +| 01/12 |Exercícios distribuição normal. Outras distribuições contínuas. Chi2, t e F |Cap 7 |Cap 7: 22 a 24 | | | | 
-| 06/12 | | | | | | | +| PARTE II: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA ^^^^^^^ ​ 
-| 08/12 | | | | | | | +| 06/12 |Fundamentos de inferência estatística:​ população,​ amostra, tipos de amostra, amostra aleatória simples, estatísticas,​ estimadores e estimativas. Distribuição amostral ​             ​|Cap 10. Sec 10.1 a 10.9 |1, 3, 4 a 13 |Cap 7, 7.1 a 7.3 |Sec 7.1: 1 a 2, Sec 7.2: 1 a 5, Sec 7.3: 1 a 7 | | 
-| 13/12 | | | | | | | +| 08/12 |Cap 10, Sec 10.10 e 10.11. Exercícios. Cap 11: 11.1, 11.2. Estimação e propriedades dos estimadores:​ não tendenciosidade,​ consistência e eficiência. ​|Cap 10: 14, 17, 18, 21 a 28, Cap 11: 1 a 5 |Ver B&​M ​|Cap 7. Sec 7.5:1, 9 a 29, 31 a 34 | | | 
-| 15/12 | | | | | | |+| 13/12 |Métodos de estimação:​ momentos, mínimos quadrados e máxima verossimilhança ​|Cap 11:11.3, 11.4, 11.5 |Cap 11: 7 a 9, 10 a 13 |Cap 7 e ver B&M| | | 
 +| 15/12 |Intervalos de confiança e Teste de hipóteses ​             ​|Cap 11: 11.6, Cap 12: 12.1 a 12.6, 12.8  ​|Cap 11: 22 a 30, 46; Cap 12: 6 a 13, 16, 1725, 27, 30, 31, 34, 35 |Cap 7, 7.4, Cap 8: 8.1 a 8.4 |Sec 8.1: 1 a 5, Sec 8.2: 1 a 6, Sec 8.3: 1 a 6 | |
 | 20/12 | | | | | | | | 20/12 | | | | | | |
 | 22/12 |3a prova | | | | | | | 22/12 |3a prova | | | | | |
Linha 86: 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?**
 +
 +=== 29/11 ===
 +
 +<fs large>​**<​fc #​000080>​Usar os programas (wx)maxima e R para resolver os exercícios a seguir</​fc>​**</​fs>​
 +
 +  - Fazer gráficos das diversas distribuições de probabilidades vistas nas aulas, variando os valores dos parâmetros e verificando como fica o comportamento da função.
 +  - Estudar a distribuição de Weibull, fazer gráficos para diferentes valores dos parâmetros.
 +  - Seja uma variável aleatória com distribuição Weibul <​m>​W(\alpha=2,​ \beta=20)</​m>​
 +    - Obtenha a expressão e o gráfico da função de densidade <​m>​f(x)</​m>​ e de distribuição (acumulada) <​m>​F(x)</​m>​.
 +    - Calcule as probabilidades:​
 +      * <​m>​P[X > 40]</​m> ​
 +      * <​m>​P[X < 50]</​m> ​
 +      * <​m>​P[10 < X < 45]</​m> ​
 +      * <​m>​P[X < 5 ou X > 40]</​m>​
 +    - Calcule os quantis
 +      * q tal que <​m>​P[X > q] = 0.90 </m>
 +      * q tal que <​m>​P[X < q] = 0.10</​m>​
 +      * <​m>​q_1</​m>​ e <​m>​q_2</​m>​ tal que <​m>​P[q_1 < X < q_2] = 0.50</​m>,​ com 0,25 de probabilidade abaixo de <​m>​q_1</​m>​ e acima <​m>​q_2</​m>​.
 +  - Seja uma variável aleatória com distribuição Gamma <​m>​G(\alpha=3,​ \beta=10)</​m>​
 +    - Obtenha o gráfico da função de densidade <​m>​f(x)</​m>​ e de distribuição (acumulada) <​m>​F(x)</​m>​.
 +    - Verifique como obter as probabilidades:​
 +      * <​m>​P[X > 50]</​m> ​
 +      * <​m>​P[X < 10]</​m> ​
 +      * <​m>​P[20 < X < 80]</​m> ​
 +      * <​m>​P[X < 5 ou X > 90]</​m>​
 +    - Verifique como obter os quantis
 +      * q tal que <​m>​P[X > q] = 0.90 </​m> ​  
 +      * q tal que <​m>​P[X < q] = 0.10</​m> ​  
 +      * <​m>​q_1</​m>​ e <​m>​q_2</​m>​ tal que <​m>​P[q_1 < X < q_2] = 0.50</​m>,​ com probabilidades abaixo de <​m>​q_1</​m>​ e acima <​m>​q_2</​m>​ de 0,25.
 +    - Verifique como obter os quartis da distribuição ​        
 +  - Verificar as expressões das distribuições <​m>​t</​m>,​ <​m>​chi^2</​m>​ e <​m>​F</​m>​ (ver sessão 7.7 em Bussab e Morettin) e como obter probabilidades q quantis utilizando as tabelas. \\
 +  - Seja <​m>​X</​m>​ uma variável aleatória com distribuição <​m>​t_(8)</​m>​ (<​m>​t</​m>​Student com <​m>​\nu=8</​m>​ graus de liberdade). Obtenha usando a tabela da distribuição:​
 +    - <​m>​P[X > 1.5]</​m>​
 +    - <​m>​P[-2 <  X < 2]</​m>​
 +    - <​m>​k</​m>​ tal que <​m>​P[|X| < k ] = 0.80</​m> ​
 +    - <​m>​k</​m>​ tal que <​m>​P[X < k ] = 0.10</​m> ​
 +    - os quartis da distribuição
 +  - Seja <​m>​X</​m>​ uma variável aleatória com distribuição <​m>​\chi_(12)</​m>​ (<​m>​qui-quadrado</​m>​ com <​m>​\nu=12</​m>​ graus de liberdade). Obtenha usando a tabela da distribuição:​
 +    - <​m>​P[X > 20]</​m>​
 +    - <​m>​P[X < 5]</​m>​
 +    - <​m>​P[10 <  X < 25]</​m>​
 +    - <​m>​k</​m>​ tal que <​m>​P[|X| < k ] = 0.80</​m> ​
 +    - <​m>​k</​m>​ tal que <​m>​P[X < k ] = 0.10</​m> ​
 +    - os quartis da distribuição
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