Não foi possível enviar o arquivo. Será algum problema com as permissões?
Diferenças
Aqui você vê as diferenças entre duas revisões dessa página.
| - | Ambos lados da revisão anterior Revisão anterior Próxima revisão |
| - | disciplinas:ce003e-2011-01:historico [2011/03/30 15:41] paulojus |
|---|---|
| + | Revisão anterior |
| + | disciplinas:ce003e-2011-01:historico [2011/06/20 16:07] (atual) paulojus |
| @@ Linha -17,12 +17,32 @@ | |
| ^^ ^^^ B & M ^^ M & L ^^ A & O ^^ Online ^ | |
| ^ Data ^ Local ^Conteúdo ^ Leitura ^ Exercícios ^Leitura ^ Exercícios ^Leitura ^ Exercícios ^ Tópico ^ | |
| | 28/02 | PF-15 |Informações sobre o curso. Introdução e organização à disciplina. Chances e probabilidades. Alguns problemas e paradoxos (o problema do aniversário, o teste de diagnóstico, o problema das | |
| | 02/03 | PF-15 |Probabilidades: definições de probabilidades (clássica, frequentista, subjetiva) conceitos: espaço de probabilidades, espaço amostral, eventos. Espaços discretos e contínuos. <m>sigma</m> | |
| | 14/03 | PF-15 |Probabilidades (cont): probabilidades marginais, conjuntas e condicionais. Probabilidade total e Teorema de Bayes. Probabilidade condicional e independência |Cap 5 |Cap 15: 15 a 25 |Cap 2 |Cap 2: Sec 2.2: 4 a 7, Sec 2.3: 8 a 15|Cap 3 |Cap 3: Exercícios resolvidos e sec 3.9: 10 a 19 | [[http://onlinestatbook.com/chapter5/probability.html|Curso Online]] (Itens H, I, J, K) | | |
| | 16/03 | PF-15 |Probabilidades: Exemplos adicionais. Variáveis Aleatórias - introdução, definição. Distribuição de Probabilidades. Função de (massa de) probabilidade. Distribuição Binomial. Distribuição Hipergeométrica |Cap 6, Sec 6.1, 6.2, 6.6.3, 6.6.4 |Cap 6: 1 a 6, 20, 22 |Cap 3, Sec 3.1 e 3.2 |Cap 3: Sec 3.1: 1 a 6, Sec 3.2: 1 a 7 | | | [[http://onlinestatbook.com/chapter5/probability.html|Curso online]] (Itens E, F e M) | | |
| | 21/03 | PF-15 |Variáveis aleatórias discretas: definições, valor médio, variância, propriedades, quantis |Cap 6, Sec 6.1 a 6.5 e 6.8 |Cap 6: 7 a 19, 29 e 30 |Cap 3 |Cap 3, Sec 3.1 e 3.2 (ver tb B&M): 1 a 6, Sec 3.4: 1 a 10 | | | [[http://onlinestatbook.com/chapter5/probability.html|Curso online (Itens E, F e M)]] | | |
| | 23/03 | PF-15 |Variáveis aleatórias discretas: distribuições uniforme, binomial, geométrica hipergeométrica, Poisson, binomial negativa (Pascal), multinomial |Cap 6 |Cap 6: 20 a 28 |Cap 3 |Cap 3, Sec 3.3: 1 a 6, Sec 3.4: 11 a 27 | | | | | |
| | 28/03 | PF-15 |Probabilidades e Variáveis aleatórias discretas: revisão. |Cap 5, 6 e 7 | | | | | | | |
| | 30/03 | PF-15 |Variáveis aleatórias contínuas: Introdução a v.a. contínuas: definição, função de distribuição de probabilidades, exemplos, função acumulada (de distribuição), esperança, variância. |Cap 7, Sec 7.1 a 7.3 |Cap 7: 1 a 12 |Cap 6: Sec 6.1 |Cap 6, Sec 6.1: 1 a 5 | | | | |
| | 04/04 | PF-15 |Variáveis aleatórias contínuas: algumas funções de densidade de probabilidade: uniforme, exponencial |Cap 7, Sec 7.4 |Cap 7: 13 a 21, 28, 29, 31, 40, 41 |Cap 6: Sec 6.2 |Cap 6, Sec 6.2: 1 a 6, Sec 6.3: 16 a 24 | | | | |
| | 06/04 | PF-15 |Distribuição normal |Cap 7, 7.4 e 7.5 |Cap 7: 14 a 21 |Cap 6, Sec 6.2 |Sec 6.2: 7 a 9, Sec 6.3: 25 a 33 | | |[[http://onlinestatbook.com/2/normal_distribution/normal_distribution.html|Material online]]| | |
| | 11/04 | PF-15 |Exercícios de revisão. Aproximação normal da binomial. Outras distribuições: Erlang e Gamma. Outras distribuições Weibull, <m>chi^2</m>, t de Student e F de Snedecor |Cap 7, 7.5, 7.5 |Cap 7: 22, 23 e 24, 48, 51 |Cap 6 |Cap 6 (ver tb B&M) | | | |
| | 13/04 | PF-15 |Demonstração computacional - programas (wx)maxima e R |-- |-- |-- |-- |-- |-- |{{:disciplinas:ce003e:aula2011-04-13.r|Arquivo de comandos do R visto em aula}} | | |
| | 18/04 | PF-15 |Funções da variáveis aleatórias. Variáveis bi(multidimensionais) |Cap 7, Sec 7.6, Cap 8 |Cap 7: 25 a 27, 39, Cap 8: 1, 2, 3, 6, 7, 18, 19, 20 |Cap 5 |Cap 5: Sec 5.1: 2 a 5 Sec 5.2: 2, 3, 5 e 6 | | | | | |
| | 20/04 | PF-15 |Exercícios, revisão, exemplos adicionais de variáveis bi-dimensionais discretas e contínuas) | | | | | | | |
| | 25/04 | PF-15 |Prova 1 | | | | | | | |
| | 27/04 | PF-15 |Estatística descritiva (visão geral e ilustração computacional): Tipos de variáveis: qualitativas (nominais e ordinais) e quantitativas (discretas e contínuas). Análises uni e bi-variadas. Gráficos, tabelas e medidas resumo. Associação entre variáveis. |Cap 2, 3 e 4 |Cap 2: 1, 2, 7; Cap 3: 11, 12, 14, 21; Cap 4: 4, 6, |Cap 1, 4 e 5 | Sec 1.2: 1, 2 e 3; Sec 1.4: 1, 2 e 22; SEc 4.2: 1 e 2; Sec 4.4: |Ver complementos abaixo!!! | | |
| | 02/05 | PF-15 |Estatística descritiva univariada: tipos de variáveis: qualitativas (nominais e ordinais) e quantitativas (discretas e contínuas). Gráficos. (histograma, pol. frequências, densidade empírica, ramo-e-folhas, box-plot |Cap 2, 3, Sec 3.4 (box-plot) |Cap 2: 4 a 7, 11, 12, 15; Cap 3: 11, 12, 13 |Cap 1 |Cap 1, Sec 1.2: 4, 5, Sec 1.4: 3, 4, 5, 6, 12,15, 20, 21, 22 | | |Ver complementos abaixo!!! | | |
| | 04/05 | PF-15 |Estatística descritiva: medidas resumo. Medidas de posição, variabilidade e associação |Cap 3 e 4 |Cap 3: |Cap 4 e 5 | | | |**Ver complementos abaixo!!!** | | |
| | 11/05 | PF-15 |Inferência estatística: população e amostra, amostragem e amostra aleatória simples, estatística e parâmetros, estimadores e estimativas. Distribuições amostrais. Distribuição amostral da média e proporção |Cap 10 |Cap 10: 1, 3, 7 a 10, 11 a 13 |Cap 7 |Cap 7, Sec 7.1: 1, 2; Sec 7.3: 1 a 7, Cap 7.4: 1 a 5 | | |[[http://onlinestatbook.com/2/sampling_distributions/sampling_distributions.html|Distribuições amostrais]] | | |
| | 16-18/05 | PF-15 |Inferência estatística (revisão e continuação). Discussão da 1a prova |Cap 10 |Cap 10: 4, 14, 17 a 20, 21 a 28 |Cap 7 |Cap 7, Sec 7.5: 1, 3, 6, 9, 14, 17, 20 | | | | | |
| | 23/05 | PF-15 |Inferência estatística: propriedades dos estimadores (não tendenciosidade, consistência, eficiência), intervalo de confiança e tamanho da amostra |Cap 10 |Cap 10: |Cap 7 |Cap 7, Sec 7.5: 1 a 5, 21 a 29 | | | | | |
| | 25/05 | PF-15 |2a prova | --- | --- | --- | --- | | | | | |
| | 30/05 | PF-15 |Discussão da 2a prova. Métodos de Estimação: método de mínimos quadrados, dos momentos e da máxima verossimilhança | Cap 11, 11.3, 11.4 e 11.5 |Cap 11: 6 a 13 |Ver B&M |Ver B&M | | | | | |
| | 01/06 | PF-15 |Inferência: revisão e exercícios: intervalos de confiança, tamanho de amostra, estimadores e estimativas de máxima verossimilhança | | | | --- | | |[[http://onlinestatbook.com/2/estimation/estimation.html|Estimação]] | | |
| | 06/06 | PF-15 |Inferência: intervalos de confiança para variância, Outros intervalos: diferenças de médias, proporções e quociente de 2 variâncias. Introdução a teste de hipóteses: conceitos introdutórios, passos de um teste de hipóteses, ex com teste de hipótese de uma média |Cap 12 |Cap 12: 3, 5, 6 a 13, 22 a 24 |Cap 8 |Cap 8: Sec 8.1: 1 a 5, Sec 8.2: 1 a 3 | | |[[http://onlinestatbook.com/2/logic_of_hypothesis_testing/logic_hypothesis.html|Material online]] | | |
| | 08/06 | PF-15 |Teste de hipóteses: revisão, exemplos e diferentes tipos de testes. Erros tipo I e II. Região crítica, valor-P |Cap 12 |Cap 12: 1, 2, 4, 14, 15, 16 a 20 |Cap 8 |Cap 8: Sec 8.1: 1 a 5, Sec 8.2: 1 a 3 | | |[[http://onlinestatbook.com/2/logic_of_hypothesis_testing/logic_hypothesis.html|Material online]] | | |
| | 13/06 | PF-15 |Teste de hipóteses: revisão, exemplos/exercícios e diferentes tipos de testes. |Cap 12 e 13 |Cap 12: 21 a 24, 25 a 40; Cap 13: 1 a 3, 5 a 9, 16, 19 |Cap 8 |Cap 8: Sec 8.3: 1 a 6, Sec 8.4: 1 a 4 | | | | | |
| | 15/06 | PF-15 |Teste de hipóteses: revisão, exemplos/exercícios. Testes <m>chi^2</m> aderência e independência |Cap 14 |Cap 14: 3, 5 a 9, 13, 14 |Cap 8, Sec 8.5 |Cap 8: Sec 8.8: 1 a 7 | | | | | |
| ===== Materiais complementares ===== | |
| @@ Linha -60,2 +80,251 @@ | |
| * Considere avaliar a probabilidade de ter uma "mão" de cinco cartas com exatamente 2 ases em duas situações: a) sabendo que possui um ás de copas, (b) sabendo que possui algum ás na mão. Voce acha que as probabilides am a) e b) sao iguais ou diferentes, e se diferentes qual é maior? Obtenha as probabilidades e verifique sua intuição! | |
| ==== 04/04/2011 ==== | |
| * Obtenha as expressões de <m>E(X)</m>, <m>V(X)</m>, <m>F(X)</m>, <m>md(X)</m>, <m>q_{0,05}</m> e <m>q_{0,95}</m> para a distribuição uniforme contínua. | |
| * Obtenha as expressões de <m>E(X)</m>, <m>V(X)</m>, <m>F(X)</m>, <m>md(X)</m>, <m>q_{0,05}</m> e <m>q_{0,95}</m> para a distribuição exponencial. | |
| ==== 12/04/2011 ==== | |
| - Fazer gráficos das distribuições vistas na aula, variando os valores do parâmetros. | |
| - Estudar a distribuição de Weibull, fazer gráficos para diferentes valores dos parâmetros. | |
| - Seja uma variável aleatória com distribuição Weibul <m>G(\alpha=2, \beta=20)</m> | |
| - Obtenha 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] = 0.100</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 | |
| ==== 13/04/2011 ==== | |
| <fs large>**Usando o programa R para calcular probabilidades - Uma introdução**</fs>\\ | |
| * {{:disciplinas:ce003e:aula2011-04-13.r|Arquivo de comandos do R visto em aula}} | |
| * Materiais introdutórios sobre uso do R e probabilidades | |
| * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase12.html#x14-8600012|Prob no R - I]] | |
| * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase13.html#x15-8800013|Prob no R - II]] | |
| * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase14.html#x16-9600014|Prob no R - III]] | |
| ==== 27/04/2011 ==== | |
| - Ver Sessões 9, 10 e 11 [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/|neste material online]] | |
| - Exemplos mostrados/usados e discutidos em aula (com comandos do R) | |
| - Exemplo **''CO2''**<code R> | |
| data(CO2) | |
| str(CO2) | |
| head(CO2) | |
| ?CO2 | |
| names(CO2) | |
| ## acessando os dados | |
| mean(CO2$uptake) | |
| with(CO2, mean(uptake)) | |
| ## resumos de uma variável | |
| attach(CO2) | |
| mean(uptake) | |
| summary(uptake) | |
| ## gráficos | |
| boxplot(uptake) | |
| ## relacionando uptake com outra variável (categórica) | |
| boxplot(uptake ~ Treatment) | |
| tapply(uptake, Treatment, mean) | |
| tapply(uptake, Treatment, summary) | |
| ## relacionando uptake com outras 2 variáveis (categóricas) | |
| tapply(uptake, list(Type, Treatment), mean) | |
| interaction.plot(Type , Treatment, uptake, type="b") | |
| interaction.plot(Type , Treatment, uptake, fun=median, type="b") | |
| ## mais visualizações, relacionando com outra variável numérica | |
| plot(uptake ~ conc) | |
| m1 <- tapply(uptake, conc, mean) | |
| points(as.numeric(names(m1)), m1, col=2, pch=19) | |
| by(CO2, Plant, function(x) with(x, lines(uptake ~ conc, col=gray))) | |
| coplot(uptake ~ conc|Plant) | |
| coplot(uptake ~ conc|Plant,show.given=FALSE) | |
| coplot(uptake ~ conc|Plant, panel=lines, type="b",show.given=FALSE) | |
| coplot(uptake ~ conc|Plant, panel=panel.smooth,show.given=FALSE) | |
| require(lattice) | |
| xyplot(uptake ~ conc|Plant) | |
| detach(CO2) | |
| </code> | |
| - Dados **''mtcars''**<code R> | |
| ## obtendo informações sobre os dados (metadados) | |
| data(mtcars) | |
| str(mtcars) | |
| head(mtcars) | |
| dim(mtcars) | |
| attach(mtcars) | |
| ## analises de uma variável quantitativa | |
| summary(mpg) | |
| boxplot(mpg) | |
| hist(mpg) | |
| rug(mpg) | |
| hist(mpg, prob=T) | |
| rug(mpg) | |
| lines(density(mpg)) | |
| h1 <- hist(mpg, prob=T) | |
| h1[1:2] | |
| table(cut(mpg, br=seq(10, 35, by=5))) | |
| ## um gráfico **totalmente inadequado** !!! | |
| pie(table(cut(mpg, br=seq(10, 35, by=5)))) | |
| ## análises de uma variável qualitativa (nominal) | |
| table(am) | |
| prop.table(table(am)) | |
| pie(table(am)) | |
| which.max(table(am)) | |
| ## analises de uma variável qualitativa (ordinal) | |
| table(cyl) | |
| prop.table(table(cyl)) | |
| barplot(table(cyl)) | |
| which.max(table(cyl)) | |
| ## "cruzando" variáveis qualitativas | |
| table(cyl, am) | |
| plot(table(cyl, am)) | |
| barplot(table(cyl, am)) | |
| barplot(table(cyl, am), beside=T) | |
| prop.table(table(cyl, am)) | |
| prop.table(table(cyl, am), mar=1) | |
| prop.table(table(cyl, am), mar=2) | |
| # | |
| ## tabela | |
| table(am) | |
| ## grafico | |
| pie(table(am), main="Câmbio", lab=c("automático" , "manual")) | |
| pie(table(am), main="Câmbio", lab=c("automático" , "manual")) , col=1:2, rad=1) | |
| ## medida (moda) | |
| am.t <- table(am) | |
| names(am.t) <- c("automático","manual") | |
| names(which.max(am.t)) | |
| ## em porcentagens | |
| prop.table(table(am)) | |
| ## agora para numero de marchas | |
| table(gear) | |
| barplot(prop.table(table(gear))) | |
| names(which.max(table(gear))) | |
| ## e agora relacionando as duas variáveis | |
| table(am, gear) | |
| plot(table(am, gear), main="Marchas vs Câmbio") | |
| barplot(table(am, gear), legend=T) | |
| barplot(table(gear, am), legend=T) | |
| prop.table(table(am, gear), mar=1) | |
| barplot(prop.table(table(am, gear), mar=1)) | |
| ## relacionando qualitativa e quantitativa | |
| tapply(mpg, am, mean) | |
| tapply(mpg, am, sd) | |
| tapply(mpg, am, summary) | |
| tapply(mpg, am, function(x) table(cut(x, br=seq(10, 30, by=5)))) | |
| boxplot(mpg ~ am) | |
| plot(am, mpg) | |
| boxplot(mpg ~ am) | |
| ## relacionando variáveis quantitativas | |
| plot(mpg ~ qsec) | |
| lines(lowess(mpg ~ qsec)) | |
| cor(mpg, qsec) | |
| plot(mpg ~ wt) | |
| lines(lowess(mpg ~ wt)) | |
| cor(mpg, wt) | |
| cor(mpg, wt, meth="sp") | |
| plot(qsec ~ wt) | |
| lines(lowess(qsec ~ wt)) | |
| cor(qsec, wt) | |
| cor(qsec, wt, meth="sp") | |
| plot(mtcars[,c(1,4,6,7)]) | |
| pairs(mtcars[,c(1,4,6,7)], panel=panel.smooth) | |
| cor(mtcars[,c(1,4,6,7)]) | |
| cor(mtcars[,c(1,4,6,7)], meth="sp") | |
| detach(mtcars) | |
| </code> | |
| ==== 02/05/2011 ==== | |
| * [[http://www.ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen.html|Hans Rosling]] no TED Talks - como os dados podem nos ajudar a compreender e destruir mitos sobre a realidade. Procure identificar ao menos cinco pontos importantes na apresentação para discussão | |
| ==== 04/05/2011 ==== | |
| <fs medium>**Tópicos:**</fs> | |
| * Análise Univariada | |
| * Medidas de posição: média, mediana, moda, média aparada, quantis | |
| * Medidas de dispersão: amplitude, variância, desvio padrão, desvio médio, amplitude interquartílica, coeficiente de variação | |
| * Cálculo das medidas para dados brutos e dados agrupados | |
| * Análise Bivariada | |
| * medidas de associação: variáveis qualitativas e quantitativas | |
| * <m>chi^2</m>, coeficiente de contingência, comparação de medidas resumo, covariâncas e coeficientes de correlação | |
| <fs medium>**Referências adicionais e vídeos:**</fs> | |
| * [[http://www.khanacademy.org/?video=statistics--the-average#statistics|Vídeos sobre estatística da Khan Academy]]. Vídeos relacionados com esta parte do curso (estatística descritiva) | |
| * Statistics: The Average | |
| * Statistics: Sample vs. Population Mean | |
| * Statistics: Variance of a Population | |
| * Statistics: Sample Variance | |
| * Statistics: Standard Deviation | |
| * Statistics: Alternate Variance Formulas | |
| * [[http://onlinestatbook.com/2/index.html|Online Statistics]] | |
| * [[http://onlinestatbook.com/2/graphing_distributions/graphing_distributions.html|Gráficos]] | |
| * [[http://onlinestatbook.com/2/summarizing_distributions/summarizing_distributions.html|Resumos]] | |
| * [[http://onlinestatbook.com/2/describing_bivariate_data/bivariate.html|Bivariado]] | |
| ==== 09/05/2011 ==== | |
| * Algumas bases de dados: | |
| * [[http://geodata.grid.unep.ch/|Geodata Portal: The environmental database]] | |
| * [[http://www.epa.gov/epahome/data.html|EPA]]: U.S. Environmental Protection Agency | |
| * [[http://www.doeni.gov.uk/niea/other-index/digital-intro.htm|NIEA]]: Northen Island Environmental Agency | |
| * [[http://www.doeni.gov.uk/niea/other-index/digital-intro.htm|United Nations Environment Programme]] | |
