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CE-003 Turma O - Primeiro semestre de 2013
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 <fc #FF0000>exercícios sugeridos</fc>.
Veja ainda depois da tabela as Atividades Complementares.
Referências
- B & M: BUSSAB, W.O. & MORETTIN, P.A. (2010) Estatística Básica. 6a Edição, Editora Saraiva
- M & L: MAGALHÃES, M.N.; LIMA, A.C.P. Noções de Probabilidade e Estatística. IME/SP. Editora EDUSP.
- WEB Online Statistics: An Interactive Multimedia Course of Study: Material online sobre estatística
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 |
| 15/04 Seg | Informações sobre o curso. Percepções sobre estatística e os fundamentos das três partes deste curso: (i) estatística descritiva, (ii) probabilidades e (iii) inferência estatística | Cap 1 e 2 | – | Cap 1 | — | ver abaixo |
| PARTE I: ESTATÍSTICA DESCRITIVA E ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS | ||||||
| 17/04 Qua | Introdução a organização e análise descritiva de dados. Tipos de variáveis (qualitativas nominais e ordinais, quantitativas discretas e contínuas). Variáveis qualitativas: tabelas de frequências, gráficos; variáveis quantitativas: tabelas, gráficos e medidas estatísticas. Gráficos tabelas e medidas adequadas para cada tipo de variável. | Cap 1 e 2 | Cap 2: 2, 4-7, 9-11 | Cap 1 | Sec 1.4 | 1. ver abaixo 2. material online: I . Introduction No material online ver: II. Graphing distributions |
| 22/04 Seg | 1a avaliação semanal. Estatística descritiva (cont) Medidas descritivas de posição, dispersão e associação. Gráficos para variáveis qualitaticas e quantitativas: setores, barras, box-plot, histograma, densidade e dispersão. Ilustrações computacionais de análises envolvendo uma ou duas variáveis. | Cap 2, 3 e 4 | arquivo de dados arquivo de comandos |
|||
Atividades complementares
15/04
- Material perdisco: Vídeo 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.
17/04
- Hans Rosling no TED Talks - como os dados podem nos ajudar a compreender e destruir mitos sobre a realidade. Procure identificar ao menos cinco pontos importantes na apresentação para discussão (com opção de legendas em português).
- Exemplo de análises discutido em aula
- Veja os comandos a seguir e procure fazer outras análises!!!
## Exemplo de aula, 17/04/2013
## UCI - Machine learning data-sets
## http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
##
## Importando dados escolhidos (Auto MGP)
## na.st é o código para dado faltante utilizado no arquivo
## head=F indica que as colunas do arquivo não possuem cabeçalho
auto <- read.table("http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/auto-mpg/auto-mpg.data", na.st="?", head=F)
## informações sobr os dados
head(auto) ## primeiras linhas da tabela de dados
dim(auto) ## dimensoes da tabela de dado
str(auto) ## strutura de armazenamento dos dados
## atribuindo nomes para as colunas
names(auto) <- c("mpg","cyl","disp","hp","wei","acc","ano","ori","Modelo")
auto$ori <- factor(auto$ori, level=1:3, label=c("US","UE","JP"))
## Resumo de dados contínuos
## I . Medidas
with(auto, mean(mpg))
with(auto, range(mpg))
with(auto, fivenum(mpg))
with(auto, summary(mpg))
with(auto, var(mpg))
with(auto, sd(mpg))
## II. Tabelas
with(auto, table(cut(mpg, br=c(0, 15, 20, 25, 50))))
with(auto, prop.table(table(cut(mpg, br=c(0, 15, 20, 25, 50)))))
## III. Gráficos
with(auto, hist(mpg))
with(auto, stem(mpg))
with(auto, boxplot(mpg))
## Resumos para grupos (no caso mpg para cada ano)
with(auto, tapply(mpg, ano, mean))
with(auto, plot(unique(ano), tapply(mpg, ano, mean), type="l"))
