====== CE-001: Bioestatística ======

/* {{ http://zerohora.rbsdirect.com.br/imagesrc/13883436.jpg?300|}} */

/*
<WRAP center round important 60%>
  * Página para download da lista de exercícios: http://200.17.213.89:3838/walmes/ce001/
  * Formulário google para registro das respostas da Sabatina 08: http://goo.gl/forms/3MJTnlOK2Y
  * Prazo para conclusão: 14/06 (domingo) até às 23h59.

Errata:
  - Questão 15, item d): onde estava <latex> \sigma_{\hat{p}} = \hat{p}(1-\hat{p}) </latex> foi corrigido para <latex> \sigma_{\hat{p}} = \sqrt{\hat{p}(1-\hat{p})/n} </latex>;
  - Questão 1: onde estava <latex>z_\alpha </latex> foi corrigido para <latex>z_{\alpha/2} </latex>;
  - Questão 10: a questão não apresentava alternativa correta porque o usava <latex>n </latex> e não <latex>n-1</latex> como graus de liberdade. Foi corrigida.

  * Formulário google para registro das respostas da Sabatina 09: http://goo.gl/forms/PrskF5Z9Cj.
  * Prazo para conclusão: 28/06 (domingo) até às 23h59.

</WRAP>
*/

<WRAP center round important 60%>
Notas finais disponíveis. Exame dia 08/07, 07h45-09h15, Anf. 04 Bloco de C. Biológicas. Dúvidas entrar em contato por email.
</WRAP>


===== Detalhes da oferta da disciplina =====

  * Professor: [[http://www.leg.ufpr.br/~walmes|Walmes Marques Zeviani]], ([[http://www.leg.ufpr.br|LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação]])
  * Curso: Biologia, turma MB;
  * Período: 2015/1.
  * Local: Anfiteatro 4 do bloco de ciências biológicas.
  * Horário: Quarta e sexta, 07h30-09h00.
  * Atendimento: Quarta, 09h30-10h30.
  * [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/pessoais:walmes?&#ensino|Cursos anteriores]].

===== Notas de aula, documentos e arquivos ======


<note>
{{https://www.dropbox.com/s/lgg00nvls27m2rg/master.pdf?dl=0|slides.pdf (sujeitos à atualização).}}
</note>

{{url>http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce001mb-2015-01/ 800px, 300px center}}


===== Histórico das Aulas do Curso ======

Abaixo o histórico de atividades realizadas em classe e atividades extra classe aplicadas.
  - 25/02:
    * Organização, avaliações e materiais sobre o Curso;
    * Introdução à estatística.
  - 27/02:
    * Eventos, operações com eventos, tipos de eventos;
    * Axiomas e probabilidade de eventos;
    * Regra da adição;
    * Probabilidade condicional.
  - 06/03:
    * Árvore de probabilidades;
    * Regra da multiplicação;
    * Regra da probabilidade total;
    * SABATINA 01.
  - 11/03:
    * Independência entre eventos;
    * Teorema de Bayes.
  - 13/03:
    * SABATINA 02.
  - 18/03:
    * Variáveis aleatórias, definição, tipos, suporte;
    * V.a. discretas, distribuição de probabilidades, distribuição de probabilidades acumulada, valor esperado, variância.
  - 20/03:
    * Modelos para v.a. discretas: Uniforme Discreto, Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa, Hipergeométrica e Poisson;
    * SABATINA 03.
  - 25/03:
    * V.a. contínuas, função densidade de probabilidade, distribuição de probabilidades acumulada, valor esperado, variância;
    * Comparativo entre características de discretas e contínuas;
    * Modelos contínuos de distribuição de probabilidades: Uniforme Contínuo e Exponencial.
  - 27/03:
    * SABATINA 04.
  - 01/04:
    * Modelos contínuos de distribuição de probabilidades: Gama, Weibull e Normal;
    * Consulta de probabilidades para v.a. Normais por meio da tabela da Normal padrão.
  - 08/04:
    * Intrudução à estatística descritiva;
    * Tipos de variáveis;
  - 24/04:
    * Análise exploratória gráfica;
    * Representação de frequências para uma ou mais variáveis;
    * Diagramas de dispersão;
    * Gráficos de caixas e bigodes.
  - 29/04:
    * Medidas descritivas;
    * Medidas de posição, dispersão e associação.
  - 06/05:
    * Métodos de amostragem probabilísticos e não probabilísticos.
  - 08/05:
    * SABATINA 06.
  - 20/05:
    * Introdução à inferência estatística;
    * Conceitos de população, amostra, parâmetro, estatística e estimador;
  - 22/05:
    * Distribuições amostrais;
    * Distribuição amostral da média e teorema do limite central;
  - 27/05:
    * Estimadores e propriedades dos estimadores;
  - 29/05:
    * Estimadores intervalares;
    * Intervalo de confiança para a média em amostras grandes;
  - 03/06:
    * Intervalo de confiança para média, amostra pequena (t de Student);
    * Intervalo de confiança para a proporção (aproximação normal);