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Tabela de conteúdos
CE-003 Turma O - Segundo semestre de 2010
Conteúdo e estudos do curso
No quadro abaixo será anotado o conteúdo dado em cada aula do curso.
É indicado material para leitura correspondente ao conteúdo da aula nas referências bibliográficas básicas do curso:
- B & M: BUSSAB, W.O. & MORETTIN, P.A. Estatística Básica. 5a Edição, Editora Saraiva
- M & L: MAGALHÃES, M.N.; LIMA, A.C.P. Noções de Probabilidade e Estatística. IME/SP. Editora EDUSP.
- B, R & B: BARBETTA, P.A; REIS, M.M. & BORNIA, A.C. Estatística para cursos de engenharia e informática. Editora Atlas. 2004.
- Online Online Statistics: An Interactive Multimedia Course of Study: Material online sobre estatística
| B & M | M & L | B,R & B | Online | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Data | Local | Conteúdo | Leitura | Exercícios | Leitura | Exercícios | Leitura | Exercícios | Tópico | ||
| 09/08 | PC-19 | Informações sobre o curso. Introdução e organização à disciplina. Estatística: onde, quando, por que e para que?. Os três temas do curso: estatística descritiva, probabilidades e inferência – , ideias básicas e exemplos | Cap 1 | – | Cap 1 | — | Cap 1 | — | |||
| 11/08 | – | Não haverá aula presencial. Leitura e estudos: ver atividades abaixo | Cap 1 | – | Cap 1 | — | Cap 1 | — | Chapter 1, Sections A, B, C e D | ||
| 16/08 | PC-19 | Probabilidades: motivação, problemas e desafios. Experimentos aleatórios. Espaço amostral (equiprovável?, finito?, enumerável?). Eventos aleatórios. Definições de probabilidade: axiomática, clássica, freqüentista, subjetiva. | Cap 5 Sec 5.1 | Cap 5, 1 a 5 | Cap 2, Sec 2.1 | Cap 2, Sec 2.1: 1 a 5 | Cap 4, Sec 4.1 e 4.2 | Cap 4: 1 a 7 | Capter 5, Section A e B | ||
| 18/08 | PC-07 | Não haverá aula presencial. Leitura e estudos: ver atividades abaixo | — | — | — | — | — | ||||
| 23/08 | PC-19 | Probabilidades, definições, propriedades. Eventos mutuamente exclusivos. Probabilidade condicional e independência | Cap 5: Sec 5.1 a 5.3 | Cap 5: 7 a 22 | Cap 2: Sec 2.1 e 2.2 | Cap 2: Sec 2.2, 1 a 7 | Cap 4: Sec 4.1 a 4.3 | Cap 4: 8, 9, 12 a 17 | Capter 5, Section C, D, E | ||
| 25/08 | PC-07 | Probabilidades: teorema da probabilidade total, teorema de Bayes, Exercícios | Cap 5 | Cap 5: 23 a 25 | Cap 2 | Cap 2, Sec 2.3: 21 e 22 | Cap 4: Sec 4.4 e 4.5 | Cap 4: 10, 11, 18 a 21 | Capter 5, Section I, J, K | ||
| 30/08 | PC-19 | Probabilidades: discussões de problemas e exemplo. Variáveis aleatórias discretas e contínuas: introdução, motivação, definições, notação, propriedades. Função de probabilidade (discretas) e função de densidade de probabilidades (contínuas) | Cap 6, Sec 6.1 e 6.2; Cap 7, Sec 7.1 | Cap 6: 1 a 6; Cap 7: 1 a 4 | Cap 3, Sec 3.1; Cap 6, Sec 6.1 | Cap 3, Sec 3.1: 1 a 7; Cap 6, Sec 6.1: 1 a 5 | Cap 5, Sec 5.1; Cap 6, Sec 6.1 | Cap 5, Sec 5.1: 1 a 6; Cap 6, Sec 6.1: 1 a 5 | — | ||
| 01/09 | PC-07 | Variáveis aleatórias discretas e contínuas: esperança, variância. Distribuições acumuladas. Exemplos e exercícios | Cap 6, Sec 6.3 a 6.5; Cap 7, Sec 7.2 e 7.3 | Cap 6: 7 a 17; Cap 7: 5 a 10 | Cap 3, Sec 3.1; Cap 6, Sec 6.1 | Cap 3, Sec 3.4: 1 a 9; Cap 6, Sec 6.1: 1 a 6 | Cap 5, Sec 5.1; Cap 6, Sec 6.1 | — | — | ||
| 13/09 | PC-19 | Distribuições de variáveis aleatórias discretas: uniforma, Bernoulli, binomial, geométrica, binomial negativa (Pascal), hipergeométrica e Poisson | Cap 6, Sec 6.6 | Cap 6: 20 a 24, 26, 27, 29-34, 37, 39, 42, 56 | Cap 3, Sec 3.2 e 3.3 | Cap 3, Sec 3.2: 1 a 7; Sec 3.3: 1 a 6 | Cap 5, Sec 5.2 | Cap 5: 7 a 12 | — | ||
| 15/09 | PC-07 | Distribuições discretas: exercícios. Distribuições de variáveis aleatórias contínuas: uniforme, exponencial | Cap 7, Sec 7.4.1, 7.4.3 | Cap 7: 13, 21, 31, 40, 41 | Cap 6, Sec 6.2 (uniforme e exponencial) | Cap 6, Sec 6.2: 1 a 6, Sec 6.3: 16 a 24 | — | ||||
| 20/09 | PC-19 | Dúvidas, exercícios e revisão para prova I | |||||||||
| 22/09 | PC-07 | Prova I | |||||||||
| 27/09 | PC-19 | Distribuição Normal (Gaussiana) | Cap 7, Sec 7.4.2 | Ca7 7: 14 a 20 | Cap 6, Definição 6.6 | Cap 6, Sec 6.2: 7 a 9 | Cap 6, Sec 6.2.3 | Cap 6: 8 a 10 | Chapter IV | ||
| 29/09 | PC-07 | Distribuição Normal (Gaussiana). Exercícios. Aproximação normal à distribuição binomial | Cap 7, Sec 7.4.2 e 7.5 | Cap 7: 21 a 24, 33 a 38 | Cap 6, Definição 6.6 | Cap 6, Sec 6.3: 25 a 33 | Cap 6, Sec 6.2.3 e 6.3 | Cap 6: 11, 12, 17 a 24 | Chapter IV | ||
| 04/10 | PC-19 | Distribuição Normal (Gaussiana). Exercícios, aplicações. Aproximação normal à distribuição binomial | Cap 7, Sec 7.4.2 e 7.5 | ver anterior | Cap 6, Definição 6.6 | ver anterior | Cap 5: Sec 5.2 | ver anterior | Chapter IV | ||
| 06/10 | PC-07 | Distribuição de funções de v.a. contínuas. Outras distribuições: log-normal, erlang, weibull, Gamma e Beta. Quantis. Uso do programa R para operações com distribuições de variáveis. Distribuição de funções de v.a. contínuas. | Cap 7, Sec 7.6, 7.7 e 7.8 | Cap 7: 25, 26, 39(a), 40, 41, 43, 44, 51 | Ver em B&M | ver em B&M | ver em B&M | ver em B&M | |||
Atividades Adicionais do Curso
11/08
- Problemas para discussão:
- 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
- Quantas pessoas devem haver em um grupo para que a chance de haver ao menos uma coincidência de aniversários supera 50% ?
- 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?
- Assista os vídeos a seguir, reflita, discuta com os colegas e em sala. (note que você pode habilitar legendas em inglês ou português se desejar):
- Hans Rosling no TED Talks - como os dados podem nos ajudar a compreender e destruir mitos sobre a realidade
- Peter Donnelly no TED Talks - como estatística e probabilidade podem ser usadas e … abusadas
- note que você pode habilitar legendas em inglês, português ou outras línguas, se desejar
- procure anotar as principais mensagens de cada apresentação
- se você tivesse que destacar a descrever 2 (dois) pontos principais ou surpreendentes em cada apresentação, quais seriam?
16/08/2010
- Leituras adicionais
- Sugestão de leitura adicional: Pags 15 a 38 Dantas (2008)
- Exercício adicional
- No vídeo de Peter Donnelly indicado acima, ele pede à audiência para imaginar o seguinte experimento aleatório jogando-se várias vezes uma moeda:
- (A) conta-se o número de jogadas até se obter a sequência cara-coroa-coroa (head-tail-tail - HTT),
- (B) conta-se o número de jogadas até se obter a sequência cara-coroa-head (head-tail-head - HTH).
Imagina-se que os experimentos (A) e (B) são repetidos muitas vezes e em cada uma anota-se o número de jogadas. Ao final calcula-se o número médio do número de jogadas anotadas em cada caso (<m>n_{A}</m>) e (<m>n_{B}</m>). A questão levantada pelo apresentador é o que se espera:
- <m>n_{A} = n_{B}</m> ou <m>n_{A} > n_{B}</m> ou <m>n_{A} < n_{B}</m> ?
Tente encontrar a resposta e/ou entender o argumento do apresentador. Adicionalmente, escreva um programa computacional que simule este experimento e encontre a solução através desta simulação. Coloque seu código na página Espaço Aberto do curso.
16/08/2010
- Ver(rever) atividades acima
- Lista de exercícios (em breve aqui)
23/08/2010
- Refazer o problema dos jogadores (A e B) no jogo de dados com as seguintes regras:
- se a soma for 7, A ganha e B para R$ 1,00 para A
- se a soma for 6, B ganha e A para R$ 1,00 para B
- para qualquer outro resultado não há ganhador
- Discuta com exemplos a diferença dos conceitos de eventos mutuamente exclusivos e eventos independentes
- Fazer um programa na linguagem computacional de sua preferência para avaliar por simulação o número médio de tentativas para obter HTT e HTH no problema apresentado por Peter Donnelly mencionado acima. Coloque seu código na página Espaço Aberto do curso.
25/08/2010
- Voltar à discussão do teste de HIV apresentada no vídeo de Peter Donnelly. Representar o problema em notação correta seguindo o exemplo dado em sala de aula.
- No lançamento de três dados equilibrados, 9 e 10 pontos podem ser obtidos de seis maneiras diferentes:
Soma 9: 1 2 6, 1 3 5, 1 4 4, 2 2 5, 2 3 4, 3 3 3, e
Soma 10: 1 3 6, 1 4 5, 2 2 6, 2 3 5, 2 4 4, 3 3 4, respectivamente.
Como pode este fato ser compatível com a experiência que leva jogadores de dados a considerarem que a
soma 9 ocorre menos vezes que a soma 10?
- Refletir sobre o problema da carta premiada apresentado em sala, lembrando que o objetivo é verificar
se há alguma estratégia mais vantajosa (trocar ou não a carta escolhida) e, se houver, apontar qual delas. Obter a solução de duas maneiras:
- Fazendo um programa de simulação (postar código na página de espaço aberto)
- Buscando uma explicação para a resposta
30/08/2010
- O problema do amigo oculto. Um grupo de pessoas resolveu fazer um amigo oculto. Para isto o nome de cada um foi escrito em um papel, os papeis foram misturados e cada um enviado a uma pessoa de forma completamente aleatória.
- Suponha inicialmente que temos 5 pessoas. Qual a probabilidade que todos recebam o seu próprio nome?
- O que deve acontecer com a probabilidade do ítem anterior a medida que aumenta o número de pessoas? (voce pode ilustrar isto com um gráfico)
- Supondo 5 pessoas, qual a probabilidade de que ninguém receba o seu próprio nome.
- O que deve acontecer com a probabilidade do ítem anterior a medida que aumenta o número de pessoas? (voce pode ilustrar isto com um gráfico)
AmOc <- Vectorize(function(x) {i <- 1:x; 1 - sum((-1)^(i+1)/factorial(i))})
n <- 2:20
plot(n, AmOc(n))
abline(h=exp(-1))
- Ver o Material Online Online Statistics: An Interactive Multimedia Course of Study adicionado acima na lista de referências e os tópicos sugeridos na tabela de atividades do curso.
06/09/2010
Códigos R
Instalar o programa R mencionado na página do curso e experimentar com os comandos abaixo:
- O problema dos aniversários <codeR>
“aniv” ← function(n, p){
if(missing(n) && missing(p))
error("um dos argumentos, n ou p deve ser fornecido")
if(!missing(n) && !missing(p))
error("apenas um dos argumentos, n ou p deve ser fornecido")
Prob <- function(n) 1 - exp(sum(log(365:(365-n+1))) - n*log(365))
VecProb <- Vectorize(Prob, "n")
if(missing(n))
res <- sapply(p, function(y) which((VecProb(1:366) - y) > 0)[1])
if(missing(p))
res <- VecProb(n)
return(res)
}
aniv(n=23) aniv(n=c(10, 20, 35, 50, 57)) aniv(n=366) plot(1:366, aniv(n=1:366), type=“l”, xlab=“n”, ylab=“P[Coincidencia]”)
aniv(p=0.5) aniv(p=c(0.2, 0.4, 0.5, 0.7, 0.9, 0.99))
plot(1:100, aniv(n=1:100), type=“l”, xlab=“n”, ylab=“P[Coincidencia]”) arrows(c(1,aniv(p=0.5)),c(0.5, 0.5),c(aniv(p=0.5),aniv(p=0.5)),c(0.5,0), length=0.1) text(1, 0.5, 0.5, pos=2, off=0.1, cex=0.7) text(aniv(p=0.5),0 ,aniv(p=0.5), pos=1, off=0.2, cex=0.7)</code>
- O problema das sequências de caras e coroas
"nTenta" <- function(N, padrao="HTT", media = TRUE){ padrao <- strsplit(padrao, NULL)[[1]] nc <- length(padrao) nTenta <- numeric(N) for(i in 1:N){ res <- sample(c("H","T"), nc, rep=T) n <- nc while(any(res != padrao)){ res <- c(res[2:nc], sample(c("H","T"), 1, rep=T)) n <- n+1 } nTenta[i] <- n } if(media) return(mean(nTenta)) else return(nTenta) } nTenta(10000, "HTT") nTenta(10000, "HTH") - O problema da carta premiada (Monty Hall)
"jogo" <- function(){ cartas <- LETTERS[1:3] premio <- sample(cartas, 1) escolha <- sample(cartas, 1) sobra <- cartas[which(cartas != escolha)] mostra <- sample(sobra[which(sobra != premio)], 1) NTroca <- escolha Res.NT <- ifelse(NTroca == premio, "Ganhou", "Perdeu") Troca <- sobra[sobra != mostra] Res.T <- ifelse(Troca == premio, "Ganhou", "Perdeu") return(c(premio, escolha, mostra, NTroca, Res.NT, Troca, Res.T)) } set.seed(231) sim <- as.data.frame(t(replicate(10000, jogo()))) names(sim) <- c("premio", "escolha", "mostra", "NTroca", "Res.NT", "Troca", "Res.T") #sim prop.table(table(sim$Res.NT)) prop.table(table(sim$Res.T))