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CE-003 Turma AMB - Primeiro semestre de 2012

No quadro abaixo será anotado o conteúdo dado em cada aula do curso.
São indicados os Capítulos e Sessões correspondentes nas referências bibliográficas do curso, bem como <fc #008080>exercícios sugeridos destes livros</fc>.

Abaixo da tabela há ainda 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 M & L Online
Data Conteúdo Leitura Exercícios Leitura Exercícios Tópico
PARTE I: ESTATÍSTICA DESCRITIVA E ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS
05/03 Informações sobre o curso.
Apresentação das três partes do curso: estatística descritiva, probabilidades e inferência estatística
Obtenção de dados: estudos experimentais e observacionais. Uma discussão introdutória sobre amostragem.
Introdução a organização e análise descritiva de dados. 		Cap 1 e 2 – Cap 1 — No material online:
I . Introduction
07/03 Informações adicionais sobre o curso.
Análise descritiva de dados (cont.)
Uso de gráficos, tabelas e medidas no resumo de dados.
Introdução a análises uni e bi-variadas
Histogramas, histogramas suavizados, gráficos box-plot e ramo e folhas
Aspectos da distribuição dos dados: posição, dispersão, assimetria, dados atípicos
Demonstração computacional e introdução ao uso do R. 		Cap 2 e 3 Cap 3: 1 a 6 Cap 1 e 4 Sec 4.2: 1 a 3 Material online:
Graphing Distributions
12/03 1a avaliação semanal (AS)
Análise descritiva de dados (cont.)
Tipos de variáveis (qualitativas nominais e ordinais, quantitativas discretas e contínuas).
Análises uni e bi-variadas
Associação entre variáveis e interpretações 		Cap 2 Cap 2: 2, 4, 6 e 7 Cap 1 e 4 Sec 1.2: 1 a 5 Um exemplo de passos e comandos para análises descritivas
14/03 Análise descritiva de dados (cont.)
Medidas estatísticas resumindo dados
Medidas centrais: moda, mediana, média
outras médias: geométrica, harmônica, aparada, generalizada e ponderada
medidas de dispersão: amplitude, variância e desvio padrão, desvio médio, quartis e amplitude interquartílica
outros tópicos: quantis (decis, percentis, etc), escores padronizados 		Cap 3 Cap 3: 1 a 6, 7, 11, 12, 13, 16 Cap 4 Sec 4.2: 1 a 3, Sec 4.3: 1 a 3, Sec 4.4: 1 a 7 Material online::
Summarizing Distributions
19/03 2a avaliação semanal (AS)
Análise descritiva de dados (cont.)
Análise de exploratória de dados em séries de tempo
Análises bivariadas: quantitativa x quantitativa
diagramas de dispersão
medidas de associação: coeficientes de correlação 		Cap 4 Cap 4: 1 a 15 Cap 5, Sec 5.2 (ver tb B&M) Material online
21/03 Análise descritiva de dados (cont.)
Análises bivariadas: qualitativa x qualitativa, quantitativa x qualitativa, quantitativa x quantitativa
gráficos, tabelas e medidas
medidas de associação: chi-quadrado e coeficientes de contingência, comparações de grupos (médias etc) e coeficientes de correlação
Introdução e fundamentos da análise de componentes principais 		Cap 4 Cap 4: 1 a 15 Cap 5, Sec 5.2 (ver tb B&M) Material online:
Describing Bivariate Data
PARTE II: PROBABILIDADES E VARIÁVEIS ALEATÓRIAS
26/03 3a avaliação semanal
Introdução a probabilidades
Experimentos aleatórios, eventos
Definições (clássica, frequentista, subjetiva e axiomática).
Propriedades de probabilidade
Probabilidade de união, intercecção e condicional.
Eventos mutuamente exclusivos e independentes 		Cap 5 Cap 5: 1 a 14 Cap 2Sec 2.1: 1 a 5, Sec 2.3: 1 a 7 Material Online:
Probability (Itens A, B, C, D, E)
28/03 Probabilidades: discussão do vídeo de Peter Donnelly
probabilidades marginais, conjuntas e condicionais. Probabilidade total e Teorema de Bayes.
Exemplos exercícios 		Cap 5 Cap 5: 15 a 25 Cap 2 Sec 2.2: 4 a 7, Sec 2.3: 8 a 15 Material Online:
Probability (Itens H, I, J, K)
02/04 4a avaliação semanal. Probabilidades: problemas e paradoxos. Ilustração computacional e simulação Cap 5 Cap 5: 26 a 41 Cap 2 Sec 2.3: 16 a 29 Arquivo de comandos usado na aula
04/04 Variáveis aleatórias: introdução. Variáveis aleatórias discretas. Distribuições Uniforme, Binomial, Geométrica e Binomial Negativa (Pascal) Cap 6 Cap 6: 1 a 6, 20, 21 Cap 3 Sec 3.2: 1 a 7 Material online:
Distribuição Binomial
http://onlinestatbook.com/2/probability/binomial_demonstration.html|Material online:
Distribuição Binomial (2)
Material online:
Distribuição hipergeométrica
09/04 5a avaliação semanal. Variáveis aleatórias discretas. função de probabilidades e função acumulada. Esperança e variância. Exemplos. Cap 6 Cap 6: 7, 8, 11, 13, 17, 29 a 33 Cap 3 Sec 3.1: 1 a 6, Sec 3.3: 1 a 6
11/04 v.a. discretas: distribuição de Poisson. Aplicações e exemplos. Processo de Poisson, suas características e aplicações. Introdução a v.a. contínuas. Definições, f.d.p., função acumulada, esperança e variância. Exemplo Cap 6 e Cap 7 Cap 6: 22, 23, 24, 34 a 40 e 56, Cap 7: 1 a 4 Cap 3, Cap 6 Sec 3.4: 1 a 28, Sec 6.1: 1 a 6 Material online:
Distribuição de Poisson
16/04 6a avaliação semanal. V.A. contínuas (continuação): Exemplos e exercícios Cap 7 Cap 7: 5 a 12, 13, 21 Cap 6 Sec 6.2: 1 a 6, Sec 6.3: 1 a 24
18/04 —
23/04 V.A. contínuas: distribuições uniforme, exponencial e normal Cap 7 Cap 7: 13 a 20 Cap 6 Sec 6.2: 7 a 9, sec 6.3: 25 a 33 http://onlinestatbook.com/2/normal_distribution/normal_distribution.html: Materiasl online:
Distribuição Normal
25/04 2a prova
30/04 não haverá aula
02/05 2a prova V.A. contínuas: outras distribuições: Gama, Beta, Weibull, F, t, chi-quadrado. Exemplos computacionais e exercícios

Materiais Complementares

05/03

  1. Material perdisco: Video 1 : Um vídeo introdutório sobre conceitos e temos básicos em estatística (legenda (CC) disponível)
    • Guia:
      • Quais os tópicos principais da apresentação? Descreva cada um deles com suas próprias palavras.
      • Em cada tópico quais os principais conceitos? Identifique os termos técnicos e defina cada um deles.
      • Pense em outros exemplos análogos aos apresentados no vídeo.
  2. comandos do R usados na aula
data(mtcars)
mtcars
head(mtcars)
 
with(mtcars, range(mpg))
with(mtcars, mean(mpg))
with(mtcars, hist(mpg))
 
with(mtcars, table(am))
with(mtcars, prop.table(table(am)))
with(mtcars, pie(table(am)))
 
with(mtcars, plot(qsec,mpg))
with(mtcars, plot(hp,mpg))

07/03

  1. Material perdisco: Video 2: visualização de dados

12/03

  1. Arquivo com comandos para análises de características de veículos
  2. Arquivo com comandos para análises de desempenho em um curso

14/03

  • Material perdisco: Vídeo 3: medidas que resumem dados (partes I e II)

19/03

  • Comandos com alguns exemplos de séries temporais discutidos em aula
  • Material perdisco: Vídeo 3: medidas que resumem dados (parte III)
  • Hans Rosling no TED Talks
    1. como os dados podem nos ajudar a compreender e destruir mitos sobre a realidade.
    2. Procure identificar ao menos cinco pontos importantes na apresentação para discussão

21/03

  • arquivo de comandos revisado (dados mtcars)
  • A partir da próxima aula vamos iniciar a segunda parte do curso que trata de probabilidades. Como introdução e motivação, assistam antes da aula:
  • Peter Donelly no TED Talks - como estatística e probabilidade podem ser usadas e … abusadas
    • note que voce pode habilitar legendas em inglês, português ou outras línguas, se desejar
    • procure anotar as principais mensagens e conceitos da apresentação
    • se voce tivesse que destacar a descrever 2 (dois) pontos principais da apresentação, quais seriam?

26/03

  • Material perdisco: Vídeo 4: Introdução a probabilidades

09/04

  • Material perdisco: Vídeo 5: Distribuição de probabilidades (v.a. discretas: 0:00 a 5:50)

16/04

  • Material perdisco: Vídeo 5: Distribuição de probabilidades (v.a. contínuas: 5:50 até final)

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