====== CE-003 Turmas K/O - 2o semestre de 2018 ====== 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**\\ * **B & M**: BUSSAB, W.O. & MORETTIN, P.A. (2010) Estatística Básica. **6a Edição**, Editora Saraiva **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 ^^ Outros ^^ ^ Data ^ Conteúdo ^ Leitura ^ Exercícios Livro ^ ^ Tópicos ^ ^ PARTE I: PROBABILIDADES ^^^^[[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE003/probabilidades/prob.pdf|Exercícios Lista]]^ ^ | 30/07 Seg |Informações sobre o curso: recursos, avaliações, aulas, materiais. Fundamentos das três partes deste curso: (i) probabilidades, (ii) estatística descritiva e (iii) inferência estatística. |Cap 1 |Cap 5: 1 a 5 | | [[#30/07|Ver abaixo]] | | 01/08 Qua |Discussão da reportagem de leitura sugerida e exercício B&M, Cap 5, Ex 3. Formalização de conceitos relacionados à probabilidades: experimentos aleatórios, espaços amostrais. eventos e probabilidades. Características dos espaços amostrais (discreto/contínuo, enumerável ou não, equiprovável ou não, finito ou infinito). Atribuição de probabilidades a pontos do espaço amostral e a eventos - dedução analítica, consulta a base de dados (frequentista) ou simulação ou por suposição de modelos. Idéias introdutórias sobre variáveis aleatórias e distribuições de probabilidades. Interpretações clássica, frequentista e subjetiva de probabilidades. Modelos determinísticos e/ou estocásticos (aleatórios).|Cap 5, Sec 5.1 e 5.2 |Cap 5: 1 a 6 |1, 5, 14, 18, 21 |[[#01/08|Ver abaixo]] | | 06/08 Seg |1a avaliação periódica. Probabilidades (cont). Discussões das questões da avaliação. Comentários sobre atribuição de probabilidades a pontos de espaços amostrais não equiprováveis. Relação com teoria de conjuntos e propriedades de probabilidades. |Cap 5: 5.1 e 5.2 |Cap 5: 7 a 14 |3, 4, 8 | | | 08/08 Qua |Probabilidades (cont.): Propriedades. Probabilidade condicional e independência. Teorema de Bayes |Cap 5: todo capítulo já foi coberto |Cap 5: 15 a 22 |[[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE003/probabilidades/prob.pdf|Exercícios Lista: 6, 7, 20, 47, 52]] |[[#08/08|Ver abaixo]] | | 13/08 Seg |Probabilidades (cont.): exercícios e discussões complementares |Cap 5: todo capítulo já foi coberto |Cap 5: 23 a 25, 26 a 38, 48 |15, 19, 29, 32, 36, 74, 75, 94 |[[#13/08|Ver abaixo]] | | 15/08 Qua |De probabilidades a variáveis aleatórias. Variáveis aleatórias discretas e distribuições de probabilidades: genérica, Binomial, Geométrica e Hipergeométrica |Cap 6: 6.1, 6.2, 6.6 |Cap 6: 1 a 6, 20 |9, 53, 54, 100 |[[#15/08|Ver abaixo]] | | 20/08 |2a avaliação periódica. V.A.'s discretas (cont). Esperança (média, valor esperado) e variância. Distribuição acumulada (F(x)). Introdução a v.a.'s contínuas. Função de densidade de probabilidades (f(x)) e suas propriedades. Probabilidade como área sob a função |Cap 6: 6.3, 6.4, 6.5. Cap 7: 7.1 |Cap 6: 1 a 5, 13, 17; Cap 7: 1, 3 |11, 43, 60, 84 | | | 22/08 |V.A. contínua. f(x) e F(x). Cálculos de probabilidades. Esperança (média), variância, mediana e model da uma v.a. contínua. Exemplo com ilustração dos conceitos. |Cap 7: 7.1, 7.2, 7.3 |Cap 7: 2, 4, 6 a 12 |12, 16, 26, 37 | | | 27/08 |V.A. contínua. Exemplos com ilustração dos conceitos. F.d.p: Uniforme. Transformação de variáveis (continua para discreta, contínua para contínua. |Cap 7: 7.4.1, 7.6 |Cap 7: 13, 25, 26 |42, 43, 61 | | | 29/08 |V.A.'s discretas e contínuas. Distribuição exponencial. Distribuição gamma. Uso de interfaces computacionais para cálculos de probabilidades. Introdução à distribuição normal. |Cap 7: 7.4.3, 7.7.1, 7.4.2 |Cap 7: 21 | |[[#29/08|Ver abaixo]] | | 03/09 |3a avaliação periódica. Distribuição normal |Cap 7: 7.4.2 |Cap 7: 14 a 20, 31, 33 a 38 |28, 38, 50, 51 | | | 05/09 |Distribuição normal. Exemplos e exercícios. Distribuição de Poisson e processo de Poisson |Cap 7: 7.4.2, Cap 6: 6.6.5 e 6.7 |Cap 7: 33 a 38; Cap 6: 22, 23, 34, 36, 38|56, 57, 58, 65, 66, 73, 77, 86, 92 | | | 10/09 |4a avaliação periódica, assunto: distribuição normal. Revisão da 3a av. semanal | | | | | | 12/09 |Distribuição normal (cont). Discussão da 4a avaliação periódica. Aproximação de outras distribuições pela distribuição normal. | | |85, 160.143, 144 | | ^ PARTE II: ESTATÍSTICA DESCRITIVA ^^^^[[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE003/descritiva/descritiva.pdf|Exercícios Lista]]^ ^ | 17/09 |Estatística descritiva. Discussão de propósitos e objetivos de estatística descritiva. Apresentação de conceitos à partir de um exemplo de análises das notas do curso. Escores padronizados (z). Resumo de dados por medidas (posição/dispersão e resistentes e sensíveis), gráficos e tabelas. Mediadas de posição e dispersão: média, média aparada, mediana, quartis e quantis, desvio padrão e médio, amplitude e amplitude interquartílica. Gráficos box-plot, histograma e densidade empírica. Análise bidimensional e a ideia de associação/correlação. |Caps 2, 3 e 4 |Cap 2: 2, Cap 3: 2, 3, 4 e 11 | | | | 19/09 |Estatística descritiva (cont). Dados observacionais e experimentais. Análises uni, bi e multivariadas. Métodos supervisionados e não supervisionados. Tipos de variáveis: quantitativa (discreta/contínua) e qualitativa (nominal/ordinal). Discussão de exemplo (dados "salary"). Construção de box-plot |Caps 2, 3 e 4 |Cap 2: 2, Cap 3: 2, 3, 4 e 11 | |[[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase8.html#x10-560008|Exemplo de análises uni e bivariadas]] | | 24/09 |1a prova: Probabilidades | | | | | 26/09 |não houve aula | | | | | 01/10 |Estatística descritiva. Discussão de exemplos e [[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE003/descritiva/descritiva.pdf|exercícios 1 a 3 da lista]]. Gráficos tabelas e medidas uni e bivariadas. | | | | | 03/10 |SIEPE - dia não letivo | | | | | 08/10 |5a avaliação periódica (estatística descritiva). Diagrama ramo-e-folhas. Cálculo de medidas descritivas para dados agrupados. |Cap 2: 2.4 e 2.5 e Cap 3 |Cap 2: 4 Cap 3: 16, 19 a 24 | | | 10/10 |Estatística descritiva: análise bivariada. Casos: //Ql x Ql//, //Qt x Qt//, //Qt x Qt//. Gráficos bivariados, relação (dependência) entre variáveis. Medidas e associação: chi-quadrado (e modificações). Coeficientes de correlação (Pearson, Spearman e Kendall) |Cap 4 |Cap 4: 1, 2, 4, 6, 7, 9, 10, 19, 25, 26, 29 | | | 15/10 |Estatística descritiva - revisão/dúvidas/discussão de exercícios da lista | | | | | 17/10 |2a prova - Estatística descritiva |Cap 2, 3 e 4 | |[[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE003/descritiva/descritiva.pdf|Toda lista de exercícios de estatística descritiva]] | | 22/10 |Aulas suspensas - Semana acadêmica Ciência da Computação e Informática Biomédica | | | | | 24/10 |Aulas suspensas - Semana acadêmica Ciência da Computação e Informática Biomédica | | | | | 29/10 |2a prova - Estatística descritiva (para os que optarem por não fazer no dia 17/10) |Cap 2, 3 e 4 | |[[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE003/descritiva/descritiva.pdf|Toda lista de exercícios de estatística descritiva]] | ^ PARTE III: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA ^^^^[[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE003/inferencia/inferencia.pdf|Exercícios Lista]]^ ^ | 31/10 |Inferência estatística - principais conceitos e idéias. Bases da inferência frequentista. Ilustração com um experimento computacional |Cap 10: 10.1 a 10.7 | |Lista Inferência: 4 | | 05/11 |Inferência estatística: distribuição amostras e inferência para média. Intervalo de confiança para proporção |Cap 10: 10.8 e 10.9 |Cap 10: 7 a 13 |Lista Inferência: 1 a 3 | | 07/11 |Inferência: distribuições amostrais, tamanho de amostra. Exercícios e exemplos. Estimação: método da máxima verossimilhança |Cap 10 e Cap 11 | | | | 12/11 |Inferência: métodos de estimação: verossimilhança (solução analítica e numérica), momentos e mínimos quadrados. Exemplos. |Cap 11: 11.3, 11.4, 11.5 |Cap 11: 6 a 9, 10 a 13 |Lista Inferência: 5, 6 | | 14/11 |Estimação: propriedades dos estimadores - definições e com critério para avaliar estimadores e algoritmos. Distribuições amostrais analíticas (N, t e chi-quadrado) e computacional (bootstrap) |Cap 11: 11.1 e 11.2 | | | | 19/11 |Incerteza na estimação. Erro padrão Intervalos de confiança para média e variância. Teste de Hipóteses. Motivação, fundamentos e passos do teste. Hipóteses uni e bilaterais. Erro tipo I e Erro tipo II. p-valor |Cap 11: 11.6 e 11.7, Cap 12: 12.1 a 12.5, 12.9, 12.10 |Cap 11: 15, 18, 24, Cap 12: 7, 8, 9, 20, 23, 24 |Lista Inferência: 7 a 9, 11, 13 a 15 | | 21/11 |6a avaliação periódica | | | | | 26/11 |Não haverá aula - 2a fase do vestibular | | | | | 28/11 |3a prova | | | | === 30/07 === - Durante a aula discutimos através de exemplos (hipotéticos) as características das três parts do curso. Procure identificar mais situações de uso e/ou relacionadas com estatística que envolvam cada uma destas três áreas. - [[https://www.em.com.br/app/noticia/especiais/educacao/enem/2018/06/15/noticia-especial-enem,967070/a-probabilidade-do-brasil-ganhar-a-copa.shtml|Reportagem em jornal]] para discussão em sala de aula. O que voce achou? Voce concorda com a probabilidade calculada desta forma? (procure em links outras possíveis alternativas e discuta as diferenças) === 01/08 === - Considere um jogo que envolve o lançamento de dois dados e o resultado de interesse é a soma das faces. - Em qual face você apostaria? Por que? - Quais são os possíveis resultados? - Qual a probabilidade (chance) de cada um dos possíveis resultados resultado? - E se o interesse fosse na diferença entre os valores das faces, como ficariam as respostas para os itens anteriores? === 08/08 === - **Problema proposto na aula:** "Uma pessoa, em exames de rotina, recebe um resultado positivo para um teste para detectar determinada doença. Sabe-se que este teste fornece o resultado correto em 90% dos exames e que a doença afeta 1 a cada 10.000 habitantes da população. Qual a probabilidade do paciente estar com a doença?" === 13/08 === - [[https://www.ted.com/talks/peter_donnelly_shows_how_stats_fool_juries?language=pt-br|Vídeo sugerido em sala de aula]] - Fazer um gráfico e algum "programa" que permita calcular a probabilidade ou o número de pessoas no problema dos aniversários discutido em aula - Fazer gráfico da probabilidade de doença para diferentes prevalências no problema proposto na aula anterior e discutido nesta aula === 15/08 === - Crie exemplo hipotéticos (... o pesquise) que poderiam ser tratados por cada uma das distribuições vistas em aula (geométrica, binomial, hipergeométrica e genérica) === 29/08 === - Utilizar a {{http://shiny.leg.ufpr.br/hektor/calc_dist|calculadora online}} para refazer exercícios vistos até aqui de distribuições de probabilidades discretas e contínuas