disciplinas:ce003o-2012-02:historico

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paulojus
+++ disciplinas:ce003o-2012-02:historico [2013/03/05 13:58] (atual)
paulojus
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 | 05/12 Qua|Distribuição normal (cont.), aproximação a binomial e Poisson pela normal, transformação de variáveis (ver B&M), quantis|Cap 7, 7.4.2, 7.5, 7.6 |Cap 7: 22, 23, 24,  |Cap 6 |Cap 6, Sec 6.3: 25 a 33 | |
 | 10/12 Seg|5a avaliação semanal. Distribuição normal (cont) a aplicação. Transformação de variáveis |Cap 7: 7.6 |  | | | |
-| 12/12 Seg|Introdução às cadeias de Markov. Noções de processos estocáticos: exemplos e definição, tempos e estados (discretos e contínuos). Processos de tempo e estados discretos: Cadeia de Markov. Cadeias Finitas, probabilidades de transição, estacionaridade. Matrizes de transição e matrizes estocásticas, transição em M passos, vetor inicial, probabilidades marginais e estados absorventes. | |  | | |ver abaixo |
+| 12/12 Qua|Introdução às cadeias de Markov. Noções de processos estocáticos: exemplos e definição, tempos e estados (discretos e contínuos). Processos de tempo e estados discretos: Cadeia de Markov. Cadeias Finitas, probabilidades de transição, estacionaridade. Matrizes de transição e matrizes estocásticas, transição em M passos, vetor inicial, probabilidades marginais e estados absorventes. | |  | | |ver abaixo |
 | 17/12 Seg|Revisão e dúvidas para 1a prova | |  | | | |
-| 19/12 Seg|1a prova | |  | | | |
+| 19/12 Qua|1a prova | |  | | | |
+| 21/01 Seg|Revisão e resolução da 1a prova. Apresentação do conjunto de dados e objetivos da próxima parte do curso | | | | |ver abaixo |
 | PARTE II: ESTATÍSTICA DESCRITIVA E ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS ^^^^^^ |
+| 23/01 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 |No [[http://onlinestatbook.com/2/index.html|material online]] ver: \\ I . Introduction \\ No [[http://onlinestatbook.com/2/index.html|material online]] ver: \\ II. Graphing distributions|
+| 28/01 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 | | | |{{:disciplinas:ce003o-2012-02:ce003-201101.csv|arquivo de dados}} \\ {{:disciplinas:ce003o-2012-02:desempenho-1.r|arquivo de comandos}} |
+| 30/01 Seg|--- | |  | | | |
+| 04/02 Seg|**Não será realizada a avaliação semanal**. Estatística descritiva (cont) Medidas descritivas de posição, dispersão e associação. |Cap 2, 3 e 4 | | | | |
+| 06/02 Qua|Estatística descritiva (cont) Medidas descritivas de posição, dispersão e associação. Exercícios e exemplos.|Cap 2, 3 e 4 | | | | |
+| 11/02 Seg|Feriado Carnaval | |  | | | |
+| 13/02 Qua|Feriado Carnaval | |  | | | |
+| 18/02 Seg|Avaliação semanal - estatística descritiva | |  | | | |
+| 20/02 Qua|Aula de estudos - ver abaixo indicação de vídeo | |  | | | |
 | PARTE III: INFERÊNCIA ESTATÍSTICA ^^^^^^ |
+| 25/02 Seg|Introdução a inferência estatística: fundamentos, conceitos básicos, população e amostra. Estimação e incerteza |Cap 10 |Cap 10, 1 a 6  | | |ver vídeos abaixo |
+| 27/02 Qua|Inferência estatística (cont). Distribuições amostrais. Determinação de tamanho de amostra |Cap 10, Cap 11, 11.1 e 11.2 |Cap 10: 7 a 13, 17 a 20  |Cap 7 | | |
+| 04/03 Seg|8a avaliação semanal. Resolução e revisão. Intervalos de confiança (média, proporção e média com variância desconhecida) |Cap 11, Sec 11.6 |Cap 10: 21 a 28, Cap 11: 14 a 21  | | | |
+| 06/03 Qua| | |  | | | |
+| 11/03 Qua| | |  | | | |
+| 13/03 Qua|2a prova | |  | | | |
 ==== Atividades complementares ====
 === 29/10 ===
-  -  [[http://www.ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen.html|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).
   - //**Material perdisco:**// [[http://www.youtube.com/watch?v=YHXadaW_lso|Vídeo 1: ]] Um vídeo introdutório sobre conceitos e temos básicos em estatística (legenda (CC) disponível)
     * Guia:
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 === Parte 2 ===
-  - Estude o comportamento da cadeia definida pelo exemplo 1 visto em aula. \\ <latex>
+  - Estude o comportamento da cadeia definida por: \\ <latex>
 P=\left[\begin{array}{cccccc}
 ,1 & 0,4 & 0,2 & 0,1 & 0,1 & 0,1 \\
@@ Linha 109: / Linha 123: @@
  \end{array}\right]
 </latex>
+=== 21/01 ===
+  - Leia a [[http://www.usp.br/agen/?p=125321|reportagem sobre uma aplicação de redes Bayesianas]]
+  - Leia a Reportagem de Capa "Quem Prevê Melhor" da 1a Edição de 2013 da [[http://www.veja.com.br|Revista VEJA]] (ver no acervo digital da revista)
+  - Considere o conjunto de dados com os resultados das turmas AMB e O da CE003 no 1o semestre de 2012 disponível {{:disciplinas:ce003o-2012-02:ce003-2012-01.txt|neste arquivo de dados}}.
+\\
+Discuta como estes dados podem ser utilizados para produzir um relatório. Procure pensar em possíveis resultados a serem apresentados e "perguntas" de possível interesse prático a serem respondidas.
+\\
+Utilize qualquer ambiente computacional para analisar os dados.
+=== 20/02 ===
+  -  [[http://www.ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen.html|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).
+=== 25/02 ===
+  * //**Material perdisco:**// [[http://www.youtube.com/watch?v=LfgPmKTdUsE&feature=relmfu|Video 5: ]] Amostragem e distribuições amostrais
+  * //**Material perdisco:**// [[http://www.youtube.com/watch?v=mD56-raCdGg&feature=relmfu|Video 5: ]] Inferência

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