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CE-003 Turma E - Primeiro semestre de 2011

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


Referências


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 sequencias). Demonstração computacional. Cap 1 Cap 1 Cap 1
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>-álgebra. Definição axiomática de probabilidades. Propriedades. Probabilidade de união, intersecção e condicional. Exemplos. Cap 5, Sec 5.1 e 5.2 Cap 5: 1 a 14 Cap 2, Sec 2.1 Cap 2: Sec 2.1: 1 a 5, Sec 2.3: 1 a 7 Cap 3: Sec 3.1 a 3.5Cap 3, Sec 3.9: 1 a 9 Cusro online (Itens A, B, C, D, E)
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 15Cap 3 Cap 3: Exercícios resolvidos e sec 3.9: 10 a 19 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 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 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 Material online
11/04 PF-15 Exercícios de revisão. Aproximação normal da binomial. Outras distribuições: Erlang e Gamma. Outras distribuições Weibull, <m>chi2</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 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 Ver em B&M Ver em B&M
20/04 PF-15
25/04 PF-15 Prova 1

Materiais complementares

28/02/2011

  1. Assista o vídeo a seguir, reflita, discuta com os colegas e/ou em sala.
    • 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 da apresentação
    • se voce tivesse que destacar a descrever 2 (dois) pontos principais da apresentação, quais seriam?
  2. Problemas para discussão:
    1. Desejamos saber a probabilidade de um casal ter duas filhas (meninas) em três situações distintas:
      • apenas sabendo que eles tem duas crianças
      • depois que o pai comenta que tem uma filha (sem dar mais detalhes, sem indicar se é a mais velha ou mais nova etc)
      • você encontra os amigos e eles estão com uma das crianças com eles que é uma menina
    2. Quantas pessoas devem haver em um grupo para que a chance de haver ao menos uma coincidência de aniversários supere 50% ?
    3. Dois jogadores (A e B) vão jogar um jogo que consiste no lançamento de dois dados. Ambos começam com R$ 10,00. Se a soma dos dados for um número ímpar, A para R$ 1,00 para B. Se a soma for par, B para R$ 1,00 para A.
      • quais os possíveis valores em dinheiro que os jogadores podem ter após 2 rodadas? A chance é a mesma para todos esses possíveis valores?
      • quais os possíveis valores em dinheiro que os jogadores podem ter após 3 rodadas? A chance é a mesma para todos esses possíveis valores?
      • o jogo é honesto?

14/03/2011

  • Além dos exercícios indicados nos livros veja neste link exercícios (com resolução) que voce pode tentar
  • Assista novamente o vídeo de Peter Donnelly e concentre-se no exemplo do teste de diagnóstico. Estruture o problema e a solução utilizando uma notação adequada de probabilidades.

16/03/2011

28/03/2011

  • Considere um tipo dado especial onde cada face tem uma probabilidade de cair proporcional ao seu valor. Considere lançar dois destes dados. Monte o espaço amostra e obtenha a probabilidade de cada ponto. Defina uma v.a. como a soma dos valores das faces e monte a distribuição de probabilidades.
  • 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

  1. Fazer gráficos das distribuições vistas na aula, variando os valores do parâmetros.
  2. Estudar a distribuição de Weibull, fazer gráficos para diferentes valores dos parâmetros.
  3. Seja uma variável aleatória com distribuição Weibul <m>G(\alpha=2, \beta=20)</m>
    1. Obtenha o gráfico da função de densidade <m>f(x)</m> e de distribuição (acumulada) <m>F(x)</m>.
    2. 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>
    3. 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>.
  4. Seja uma variável aleatória com distribuição Gamma <m>G(\alpha=3, \beta=10)</m>
    1. Obtenha o gráfico da função de densidade <m>f(x)</m> e de distribuição (acumulada) <m>F(x)</m>.
    2. 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>
    3. 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.
    4. Verifique como obter os quartis da distribuição
  5. 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.
  6. 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:
    1. <m>P[X > 1.5]</m>
    2. <m>P[-2 < X < 2]</m>
    3. <m>k</m> tal que <m>P[|X| < k ] = 0.80</m>
    4. <m>k</m> tal que <m>P[X < k ] = 0.10</m>
    5. os quartis da distribuição
  7. 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:
    1. <m>P[X > 20]</m>
    2. <m>P[X < 5]</m>
    3. <m>P[10 < X < 25]</m>
    4. <m>k</m> tal que <m>P[|X| < k ] = 0.80</m>
    5. <m>k</m> tal que <m>P[X < k ] = 0.10</m>
    6. os quartis da distribuição

13/04/2011

<fs large>Usando o programa R para calcular probabilidades - Uma introdução</fs>


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