Diferenças

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 | 01/11 |--- | |  | | | |
 | 03/11 |variáveis aleatórias: revisão de conceitos e distribuições: uniforme, binomial, geométrica, binomial negativa e hipergeométrica | Cap 6: 6.6 |Cap 6: 20, 21, 24, 25, 26, 27, 28 |Cap 3 |Sec 3.3: 1 a 6 | |
-| 08/11 |v.a.discretas: distribuição de Poisson e Processo de Poisson. Exemplos e Exercícios. Esperança e Variância. |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 |Procurar por falácia do jogador (Gambler's falacy) sobre discussão em sala  |
+| 08/11 |v.a.discretas: distribuição de Poisson e Processo de Poisson. Exemplos e Exercícios. Esperança e Variância. |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 |Procurar por falácia do jogador (//Gambler's fallacy//) sobre discussão em sala  |
-| 10/11 | | | | | | |
+| 10/11 |exercícios e introdução a v.a. contínuas. f.d.p. e esperança |Cap 7, 7.1, 7.2 |Cap 7: 1 a 4, 9, 10 |Cap 6, 6.1 |Sec 6.1: 1 a 6 | |
 | 15/11 |feriado | | | | | |
-| 17/11 | | | | | | |
+| 17/11 | v.a.contínuas (revisão e continuação) - 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  | |
-| 22/11 | | | | | | |
+| 22/11 |revisão e exercícios | | | | | |
 | 24/11 |2a prova | | | | | |
-| 29/11 | | | | | | |
+| 29/11 |Distribuições contínuas: Weibull, Gamma, 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 |[[#29/11|ver abaixo]] |
-| 01/12 | | | | | | |
+| 01/12 |Exercícios distribuição normal. Outras distribuições contínuas. Chi2, t e F |Cap 7 |Cap 7: 22 a 24 | | | |
-| 06/12 | | | | | | |
+| PARTE II: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA ^^^^^^^
-| 08/12 | | | | | | |
+| 06/12 |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 | |
-| 13/12 | | | | | | |
+| 08/12 |Cap 10, Sec 10.10 e 10.11. Exercícios. Cap 11: 11.1, 11.2. Estimação e propriedades dos estimadores: não tendenciosidade, consistência e eficiência. |Cap 10: 14, 17, 18, 21 a 28, Cap 11: 1 a 5 |Ver B&M |Cap 7. Sec 7.5:1, 9 a 29, 31 a 34 | | |
-| 15/12 | | | | | | |
+| 13/12 |Métodos de estimação: momentos, mínimos quadrados e máxima verossimilhança |Cap 11:11.3, 11.4, 11.5 |Cap 11: 7 a 9, 10 a 13 |Cap 7 e ver B&M| | |
+| 15/12 |Intervalos de confiança 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 | |
 | 20/12 | | | | | | |
 | 22/12 |3a prova | | | | | |
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     * ** 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?**
+=== 29/11 ===
+<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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