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paulojus
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paulojus
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 | 31/10 |variáveis aleatórias:​ conceitos e propriedades. V.A. Discretas e Contínuas. Variáveis aleatórias discretas: Função de probabilidade,​ função de probabilidade acumulada (distribuição),​ valor esperado (esperança) e variância. Variáveis aleatórias contínuas: função de densidade de probabilidades,​ função de probabilidades (acumulada). ​ |Cap 6, 6.1 a 6.5, Cap 7: 7.1 a 7.3 |Cap 6: 1 a 6, 7 a 12 |Cap 7: 1 a 6 |Cap 3: 3.1 |Sec 3.1: 1 a 6 | | | 31/10 |variáveis aleatórias:​ conceitos e propriedades. V.A. Discretas e Contínuas. Variáveis aleatórias discretas: Função de probabilidade,​ função de probabilidade acumulada (distribuição),​ valor esperado (esperança) e variância. Variáveis aleatórias contínuas: função de densidade de probabilidades,​ função de probabilidades (acumulada). ​ |Cap 6, 6.1 a 6.5, Cap 7: 7.1 a 7.3 |Cap 6: 1 a 6, 7 a 12 |Cap 7: 1 a 6 |Cap 3: 3.1 |Sec 3.1: 1 a 6 | |
 | 02/11 |feriado ​      | | | | | | | 02/11 |feriado ​      | | | | | |
-| 07/11 |variáveis aleatórias:​ revisão de conceitos. Distribuições discretas: uniforme, binomial, geométrica,​ binomial negativa e hipergeométrica. ​ |Cap 6: 6.6 |Cap 6: 13 a 28 |Cap 3, 3.2 e 3.3 |Sec 3.2: 1 a 7, 3.3: 1 a 6 |Procurar por //falácia do jogador// (//​Gambler'​s ​falacy//) sobre discussão em sala |+| 07/11 |variáveis aleatórias:​ revisão de conceitos. Distribuições discretas: uniforme, binomial, geométrica,​ binomial negativa e hipergeométrica. ​ |Cap 6: 6.6 |Cap 6: 13 a 28 |Cap 3, 3.2 e 3.3 |Sec 3.2: 1 a 7, 3.3: 1 a 6 |Procurar por //falácia do jogador// (//​Gambler'​s ​fallacy//) sobre discussão em sala |
 | 09/11 |v.a.discretas. Distribuição e Processo de Poisson. Quantis. Exemplos e exercícios sobre distribuições de probabilidades |Cap 6, Sec 6.7 e 6.7 |Cap 6: 29 a 34, 37 a 40, 42, 44, 48, 49, 56  |ver em B&M |Sec 3.4: 1 a 27 |ver complementos abaixo | | 09/11 |v.a.discretas. Distribuição e Processo de Poisson. Quantis. Exemplos e exercícios sobre distribuições de probabilidades |Cap 6, Sec 6.7 e 6.7 |Cap 6: 29 a 34, 37 a 40, 42, 44, 48, 49, 56  |ver em B&M |Sec 3.4: 1 a 27 |ver complementos abaixo |
-| 14/11 |v.a.contínuas ​| | | | | | +| 14/11 |exercícios sobre v.a.discretas ​| | | | | | 
-| 16/11 |              | | | | | | +| 16/11 |v.a.contínuas - definições,​ função de densidade e acumulada, cálculo de probabilidades,​ esperança e variância. Funções de v.a. contínuas: uniforme e exponencial ​   ​|Cap 7 |Cap 7: 1 a 12 13, 21, 28, 31,  ​|Cap 6,  ​|Sec 6.1: 1 a 5, Sec 6.2: 1 a 6, Sec 6.3: 1 a 24  ​| | 
-| 21/11 |              | | | | | |+| 21/11 |exercícios e revisão ​| | | | | |
 | 23/11 |2a prova      | | | | | | | 23/11 |2a prova      | | | | | |
-| 28/11 |              | | | | | | +| 28/11 |Distribuições contínuas: Weibull, Gamma (7.7.1), Beta, e Normal (7.4.2). Exercícios e exemplos da distribuição normal ​|Cap 7 |Cap 7: 13 a 20 |Cap 6, Def 6.6 |Sec 6.2: 7, 8, 9, Sec 6.3: 25 a 33 |[[#28/11|ver abaixo]] ​
-| 30/11 |              | | | | | | +| 30/11 |Exercícios distribuição normal. Outras distribuições contínuas. Chi2, t e F | | | | | | 
-| 05/12 |              | | | | | | +| PARTE II: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA ^^^^^^^ ​ 
-| 07/12 |              | | | | | | +| 05/12 |Fundamentos de inferência estatística:​ população,​ amostra, tipos de amostra, amostra aleatória simples, estatísticas,​ estimadores e estimativas. Distribuição amostral ​             |Cap 10. Sec 10.1 a 10.9 |1, 3, 4 a 13 |Cap 7, 7.1 a 7.3 |Sec 7.1: 1 a 2, Sec 7.2: 1 a 5, Sec 7.3: 1 a 7 | | 
-| 12/12 |              | | | | | | +| 07/12 |Cap 10, Sec 10.10 e 10.11. Exercícios. Cap 11: 11.1, 11.3, 11.5. Estimação:​ métodos de estimação:​ momentos e máxima verossimilhança ​|Cap 10:14, 17, 18, 21 a 28, Cap 11: 10 a 13 |Ver B&​M ​|Cap 7. Sec 7.5: 1, 9 a 29, 31 a 34 | | | 
-| 14/12 |              | | | | | |+| 12/12 |Cap 11: 11.2, 11.4, 11.6 e 11.7: métodos de mínimos quadrados, propriedades dos estimadores (não tendenciosidade,​ consistência e eficiência) e intervalos de confiança  ​|Cap 11: 1, 2, 5, 6 a 9, 14 a 21 |Cap 7 e ver B&​M ​|Sec 7.4: 1 a 5 | | | 
 +| 14/12 |IC (revisao exercícios) e Teste de hipóteses ​             |Cap 11: 11.6, Cap 12: 12.1 a 12.6, 12.8  ​|Cap 11: 22 a 30, 46; Cap 12: 6 a 13, 16, 1725, 27, 30, 31, 34, 35 |Cap 7, 7.4, Cap 8: 8.1 a 8.4 |Sec 8.1: 1 a 5, Sec 8.2: 1 a 6, Sec 8.3: 1 a 6 | |
 | 19/12 |              | | | | | | | 19/12 |              | | | | | |
 | 21/12 |3a prova      | | | | | | | 21/12 |3a prova      | | | | | |
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 </​code>​ </​code>​
  
 +=== 28/11 ===
  
 +<fs large>​**<​fc #​000080>​Usar os programas (wx)maxima e R para resolver os exercícios a seguir</​fc>​**</​fs>​
 +
 +  - Fazer gráficos das diversas distribuições de probabilidades vistas nas aulas, variando os valores dos parâmetros e verificando como fica o comportamento da função.
 +  - Estudar a distribuição de Weibull, fazer gráficos para diferentes valores dos parâmetros.
 +  - Seja uma variável aleatória com distribuição Weibul <​m>​W(\alpha=2,​ \beta=20)</​m>​
 +    - Obtenha a expressão e 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] = 0.10</​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
  
  

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