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Diferenças
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disciplinas:ce223:comandos2008 [2008/04/23 09:44] ehlers |
disciplinas:ce223:comandos2008 [2008/05/07 11:44] ehlers |
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Linha 328: | Linha 328: | ||
[2,] 15 30 29 | [2,] 15 30 29 | ||
- | # Cada matrix 2x3 contem as contagens por sexo (linhas) e estado (colunas). A ultima dimensao refere-se ao habito de fumar. | + | # Cada matrix 2x3 contem as contagens por sexo (linhas) e estado (colunas). |
+ | # A ultima dimensao refere-se ao habito de fumar. | ||
nomes = list(c('M','F'),c('PR','SC','RS'),c('nao fuma','fuma pouco','fuma muito')) | nomes = list(c('M','F'),c('PR','SC','RS'),c('nao fuma','fuma pouco','fuma muito')) | ||
Linha 518: | Linha 519: | ||
by(d4[,4],d4$sexo,function(x)as.character(x)) | by(d4[,4],d4$sexo,function(x)as.character(x)) | ||
</code> | </code> | ||
+ | |||
+ | |||
Listas | Listas | ||
Linha 937: | Linha 940: | ||
6 4 2 4 | 6 4 2 4 | ||
</code> | </code> | ||
+ | |||
+ | === 30/04/2008 === | ||
+ | |||
+ | Gerando 1000 amostras de tamanho n=20 de uma ormal padrão | ||
+ | <code R> | ||
+ | rnorm(20, m=70, sd=10) | ||
+ | ams <- matrix(rnorm(20*1000, m=70, sd=10), ncol=20) | ||
+ | dim(ams) | ||
+ | ams[1,] | ||
+ | ams[2,] | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Calculando o valor da estatística de interesse para a primeira e segunda amostra | ||
+ | <code R> | ||
+ | max(ams[1,])/quantile(ams[1,], prob=0.75) | ||
+ | unname(max(ams[1,])/quantile(ams[1,], prob=0.75)) | ||
+ | unname(max(ams[2,])/quantile(ams[2,], prob=0.75)) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Escrevendo uma função que calcula o valor da estatística de interesse e calculando ovamente o valor para a primeira e segunda amostras. | ||
+ | </code R> | ||
+ | T.est <- function(x) unname(max(x)/quantile(x, prob=0.75)) | ||
+ | T.est(ams[1,]) | ||
+ | T.est(ams[2,]) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Calculando valor da estatística de interesse agora para todas as amostras de uma só vez | ||
+ | <code R> | ||
+ | ts <- apply(ams, 1, T.est) | ||
+ | length(ts) | ||
+ | ts | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Explorando os resultados: medidas resumo, grafico de densidade estimada e IC (95%) | ||
+ | <code R> | ||
+ | summary(ts) | ||
+ | plot(density(ts)) | ||
+ | quantile(ts, prob=c(0.025, 0.975)) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Aumentando o número de amostras para 5000. | ||
+ | <code R> | ||
+ | ams <- matrix(rnorm(20*5000, m=70, sd=10), ncol=20) | ||
+ | ts <- apply(ams, 1, T.est) | ||
+ | plot(density(ts)) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | Distribuição amostral da média: empírica (por simulação) //versus// teórica | ||
+ | <code R> | ||
+ | medias <- apply(ams, 1, mean) | ||
+ | plot(density(medias)) | ||
+ | curve(dnorm(x,mean=70, sd=10/sqrt(20)), 60, 80, add=TRUE, col=2) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | === 07/05/2008 === | ||
+ | |||
+ | Escreva os comandos Latex para as seguintes formulas matematicas | ||
+ | |||
+ | - <latex>$\int_{-\infty}^{\infty}x^2 f(x)dx$</latex> | ||
+ | - <latex>$X\sim N(\mu,\sigma^2)\rightarrow f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}\exp\left\{-\frac{1}{2\sigma^2}(x-\mu)^2\right\}$</latex> | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||