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CE-009: Estatística II

CE-009: Estatística II

Detalhes da oferta da disciplina

  1. Período: Turma A (Agronomia), 1o semestre de 2017
  2. Professor Responsável:
      1. Horários de atendimento do Professor :
        • Dias/Horários: terças e quintas, 17:30-18:30
        • Local: LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), prédio novo do setor de ciências exatas, Centro Politécnico, 2o andar, 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: Quartas e sextas, Sala PC-17, 13:30 - 15:30
    1. Calendário completo – Resoluções do CEPE:
    2. Datas do curso:
      20/02/2017 07/04/2017 13/04/2017 01/07/2017 03-08/07
      Início das aulas Cancelamento de disciplina Trancamento de curso Último dia letivo do semestre Exames finais
  4. Monitores do Depto de Estatística
    • Local: Sala de Monitores Hall de entrada, Prádio novo das Exatas, Centro Politécnico
    • Horários de atendimento aos alunos: verificar no local
  5. Avaliações:
    Atividade Data Pontuação Conteúdo Informações
    Avaliações Semanais 2as feiras 40 pontos Conteúdo da semana anterior semanais-ko-2016-02.pdf
    1a prova 28/04 (sex) 30 pontos PARTE I: PROBABILIDADES Probabilidade básica, variáveis aleatórias discretas e variáveis aleatórias contínuas
    B&M: Cap 5, 6 e 7.
    /
    2a prova 23/06 (sex) 30 pontos PARTE II: ESTATÍSTICA DESCRITIVA UNI E BIVARIADA, B&M: Caps 2, 3 e 4
    PARTE III: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
    /

    /

    Final 05/07 (qua) Todo conteúdo do curso (excluído o conteúdo do período de ocupação/paralização) /
  6. 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:

  • Análise descritiva e exploratória de dados
  • Noções de probabilidades e distribuições de probabilidades
  • 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
    • O andar do bêbado.
    • 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

Espaço Aberto

Página aberta para edição, troca de informações e interação dos participantes do curso.


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