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CE-003 Turmas K/O - 2o semestre de 2015

CE-003 Turmas K/O - 2o semestre de 2015

No quadro abaixo será anotado o conteúdo dado em cada aula do curso.
São indicados os Capítulos e Sessões correspondentes nas referências bibliográficas, bem como os exercícios sugeridos.

Veja ainda depois da tabela as Atividades Complementares.

Referências

Observação sobre exercícios recomendados os exercícios indicados são compatíveis com o nível e conteúdo do curso.
Se não puder fazer todos, escolha alguns entre os indicados.

Conteúdos das Aulas

B & M Online
Data Conteúdo Leitura Exercícios Tópico
PARTE I: PROBABILIDADES
03/08 Seg Informações sobre o curso. Percepções e aplicações da estatística. Fundamentos das três partes deste curso: (i) probabilidades, (ii) estatística descritiva e (iii) inferência estatística. Cap 1 Ver abaixo
05/08 Qua Introdução a probabilidades. Interpretações/definições de probabilidades: clássica, frequentista e subjetiva; uso e interpretação. Exemplos em situações do cotidiano. Crítica e cuidados na interpretação de informações. Cap 5, Sec 5.1 Cap 5: 1 a 6 Ver abaixo
10/08 Seg Cap 5 (continuação) Propriedades de probabilidades, probabilidade condicional, independência, teorema de Bayes Cap 5 Cap5 : 7 a 22
12/08 Qua Exercícios e exemplos sobre probabilidades Cap 5 Cap 5: 23 a 25, 37 a 41, 48, 62, 64, 66
16/09 Qua Retorno - Exercícios sobre probabilidades Cap 5 Cap 5: Ver exercícios recomendados acima
21/09 Seg Variáveis aleatórias discretas. Conceitos básicos: definição, função de probabilidade, função de distribuição, esperança (valor esperado) Cap 6: 6.1 a 6.5 Cap 6: 1 a 8, 13, 17
23/09 Qua Variáveis aleatórias discretas: algumas distribuições: geométrica, binomial, hipergeométrica, binomial negativa (Pascal). Características destas distribuições Cap 6: 6.6 Cap 6: 20, 21, 25, 26, 27 Ver abaixo
28/09 Seg Distribuições de variáveis aleatórias discretas: distribuição de Poisson e Processo de Poisson. quantis. Exercícios/Exemplos Cap 6: 6.6.5, 6.7, 6.8 Cap 6: 22 a 24, 29 a 40, 42, 48, 56
30/09 Qua Variáveis aleatórias contínuas: conceitos básicos, função de densidade de probabilidade f(x), suas formas e interpretações, esperança, variância e assimetria, função de distribuição (acumulada) F(x), simulação de variáveis contínuas. Exemplo Cap 7: 7.1, 7.2 e 7.3 Cap 7: 1 a 12
05/10 avaliação semanal. Discussão da avaliação semanal.
07/10 Qua Não haverá aula (SIEPE)
12/10 Seg Feriado
14/10 Qua V.A. continuas (cont.): exemplo e algumas distribuições: uniforme, exponencial Cap 7: 7.4.1 e 7.4.3 Cap 7: 13, 21, 28, 30, 31,
19/10 Seg Av. Semanal (v.a. contínuas, cap 7: 7.1, 7.2, 7.3, 7.4.1, 7.4.3). Distribuição Normal Cap 7: 7.4.2 Cap 7: 14 a 20
21/10 Qua v.a. contínuas (continuação): exercícios sobre distribuição normal Cap 7: 33 a 38
26/10 Seg Av. semanal (distribuição normal). v.a. contínuas (cont): v.a. contínuas, exemplos e outras distribuições contínuas (Beta, Gama, Log-Normal, Weilbull). Implementação e cálculos utilizando computadores. Graficos de dados e ajustes para identificar distribuições.
28/10 Qua Revisão sobre cálculos de probabilidades com a distribuição normal. Discussão da avaliação semanal e exercícios sobre distribuição normal. Aproximação de outras distribuições pela normal. Exemplos Binomial e Poisson Cap 7: 7.5 Cap 7: 22, 23, 24,
PARTE II: ESTATÍSTICA DESCRITIVA
PARTE III: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

03/08

  1. Assistir (reassistir) refletir, conversar com colegas e formular questões sobre o vídeo de Hans Roslings no TED Talks
  2. Pesquisar exemplos de aplicações de estatística na sociedade em geral e em sua área de interesse. Trazer para discussão em sala
  3. Assistir e debater o vídeo: Educação estatística e sua importância: uma opinião em apenas 3 minutos! (Um vídeo rápido para reflexão)

05/08

  1. Um outro vídeo de Hans e Ola Hoslings com ênfase em percepções equivocadas sobre questões envolvendo indicadores de saúde no mundo.

23/09

  1. Procurar informações na internet sobre as distribuições vistas em aulas
  2. Procurar informações e verificar as propriedades das distribuições binomial negativa e uniforme discreta

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