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 | M & L | B,R & B | |||||||
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Data | Local | Conteúdo | Leitura | Exercícios | Leitura | Exercícios | Leitura | Exercícios | |
24/08 | PF-04 | Informações sobre a disciplina, o conteúdo curso e materiais disponíveis e a serem utilizados. Introdução a fundamentos de probabilidade. Problemas desafio para discussão na próxima aula. Definições de probabilidade: clássica, frequentista e subjetiva. (ver atividades complementares)) | Cap 1 | — | — | — | Cap 1 | — | |
26/08 | PF-04 | Abordando problemas de probabilidades. Soluções analíticas e implementação das soluções. Soluções computacionais por simulação – estimativas de probabilidades. Relações com os conceitos de probabilidades. Simplificação de problemas e hipóteses de trabalho. Discussão e resultados do problemas dos aniversários. (ver Seção de Atividades Complementares). | Cap 1 | — | — | — | Cap 1 | — | |
31/08 | PF-04 | Probabilidades: definições, axiomas, propriedades. Probabilidade como função, experimentos aleatórios. Dados, modelos e desvios. | Cap 5, Sec 5.1, 5.2 | Cap 5: 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10 | Cap 2 | Cap 2: Sec 2.1: 1, 2, 3, 4, 5 | Cap 4 | Cap 4: 1 a 9 | |
02/09 | Sala 1 Laboratório Estatística | Probabilidades: teoremas e resultados. Eventos mutuamente exclusivos, probabilidade condicional e independência. | Cap 5 | Cap 5: 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21 | Cap 2 | Cap 2: Sec 2.2: 1, 2, 3, 4, 5, 6 | Cap 4 | Cap 4: 1 a 9 | |
07/09 | Sala 1 Laboratório Estatística | Feriado | |||||||
09/09 | Sala 1 Laboratório Estatística | Probabilidades: Teorema de Bayes. Exercícios de revisão | Cap 5 | Cap 5: 23, 24, 25 | Cap 2, Sec 2.2 | Cap 4 | Cap 4: 10 e 11, 12 a 21 | ||
14/09 | Sala 1 Laboratório Estatística | Resolução de exercícios e discussões sobre probabilidades. Introdução a variáveis aleatórias. | Cap 6, Sec 6.1 a 6.5 e Cap 7, Sec 7.1 a 7.3 | Cap 6: 1, 2, 4, 7 e 8; Cap 7: 1 a 4 | Cap 3, Sec 3.1 e Cap 6, Sec 6.1 | Cap 5, Sec 5.1; Cap 6, Sec 6.1 | |||
16/09 | Sala 1 Laboratório Estatística | Estudos do curso - variáveis aleatórias - não haverá aula presencial | Cap 6 e Cap 7 | Cap 6: Cap 7: | Cap 3 e Cap 6 | Cap 5, Sec 5.1; Cap 6, Sec 6.1 | |||
21/09 | Sala 1 Laboratório Estatística | Variáveis aleatórias discretas e contínuas, propriedades, distribuição, esperança e variância. Exemplos | Cap 6 e Cap 7 | Cap 6: 9, 13, 17; Cap 7: 5 a 12 | Cap 3 e Cap 6 | Cap 3: Sec 3.1: 1 a 6, Cap 6: Sec 6.1: 1 a 5 | Cap 5, Sec 5.1; Cap 6, Sec 6.1 | Cap 5: 1 a 6, Cap 6: 1 a 5 | |
23/09 | Sala 1 Laboratório Estatística | Distribuições discretas de probabilidades: uniforme, Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial negativa (Pascal), Hipergeométrica, Multinomial e Poisson (processo de Poisson) | Cap 6, Sec 6.6 e 6.7 e Cap 7, Sec 7.4 | Cap 6: 20, 22, 23, 24, 26, 27; Cap 7: 13, 14, 15, 17 a 21 | Cap 3 e Cap 6 | Cap 3: Sec 3.2: 1 a 7, Sec 3.3: 1 a 6 | Cap 5, Sec 5.2 | Cap 5: 7 a 12, 13 a 25 | |
28/09 | Sala 1 Laboratório Estatística | Distribuições contínuas de probabilidade: uniforme, exponencial, normal | Cap 7: Sec 7.4, 7.5 | Cap 7: 13 a 24 | Cap 6, Sec 6.2 | Cap 6, Sec 6.2: 1 a 9 | Cap 6 Sec 6.2 | Cap 6: 8 a 10 | |
30/09 | Sala 1 Laboratório Estatística | Exercícios de revisão. Distribuições contínuas de probabilidade: aproximação pela normal da Binomial e Poisson | Cap 7: 7.5, 7.7 | Cap 7: 13 a 24 | Cap 6, Sec 6.2 | Cap 6, Sec 6.2: 1 a 9 | Cap 6 sec 6.2 e 6.3 | Cap 6: 11 a 24 | |
05/10 | Sala 1 LABEST | Revisão e dúvidas para prova | |||||||
07/10 | Sala 1 LABEST | Prova 1 | |||||||
14/10 | Sala 1 LABEST | Estatística descritiva: organização de dados, variáveis e atributos, tipos de variáveis, análise univariada: resumo de dados por gráficos, tabelas e/ou medidas. Introdução à análise bivariada Ver material adicional | Cap 2 | Cap 2: 1 e 2, 5, 6, 7 | Cap 1 | Cap 1, Sec 1.1: 1 a 3, Sec 1.2: 1 a 5 | |||
19/10 | PG-01 | Estatística descritiva. Revisão e Comentários adicionais. Medidas estatística - medidas de posição, quantis e box-plots | Cap 3: Sec 3.1, 3.3 e 3.4 | Cap 3: 1 a 13 | Cap 4, Sec 4.1 e 4.2 | Sec 4.2: 1:6 | |||
21/10 | PG-01 | Estatística descritiva. Medidas estatística - medidas de dispersão (variância, desvio padrão, desvio médio, coeficiente de variação, amplitude, amplitude interquartílica), gráfico de quantis e transformação | Cap 3: Sec 3.2, 3.5 e 3.6 | Cap 3: 1 a 13 | Cap 4, Sec 4.1 e 4.2 | Sec 4.2: 1:6 | |||
26/10 | Feriado | ||||||||
28/10 | Sala 1 LABEST | Revisão para prova | Cap 3 | Cap 3: 16, 18, 20, 22, 23, 24, 26, 29, 34, 35 | Cap 4 | Cap 4, Sec 4.4: 1 a 6, 8, 9, 12, 13, 22, 23 | |||
02/11 | Feriado | ||||||||
04/11 | Sala 1 LABEST | Prova 2: Estatística descritiva | |||||||
09/11 | Sala 1 LABEST | Fundamentos de inferência estatística. População, amostra, parâmetros, estimadores e estimativas, método de estimação - máxima verossimilhança (ver Seção de Atividades Complementares) | Cap 10 e 11 | Cap 10: 1, 3, 10, 12, 13 | Cap 7 | Cap 7, Sec 7.1: 1, 2; Sec 7.2: 3, 4 e 5; | |||
11/11 | Sala 1 LABEST | Inferência estatística: distribuições amostrais, propriedades dos estimadores, inferências para proporção e média,, intervalos de confiança | Cap 10 e 11 | Cap 10: 7 a 10, 17, 18, Cap 11: 14 a 18, 20, 21 | Cap 7 | Cap 7, Sec 7.3: 4, 5, 6, , Sec 7.4: 1 a 5 | |||
16/11 | Sala 1 LABEST | Inferência para médias e variâncias. Distribuições t e chi-quadrado (ver Seção de Atividades Complementares) | Cap 11, Cap 7, Sec 7.7.2 e 7.7.2 | (ver exercícios de Magalhes e Lima) | Cap 8 | Cap 8.3: Sec 8.3: 1; Sec 8.5: 1 | |||
18/11 | Sala 1 LABEST | Conceitos de inferência e distribuições amostrais (Ver material adicional com ilustração computacional) | |||||||
23/11 | Estudos do curso - não haverá aula presencial | Cap 10 | Cap 10: 21 a 28 | Cap 7 | Cap 7, Sec 7.3: 4 a 7 | ||||
25/11 | Estudos do curso - não haverá aula presencial | Cap 11 | Cap 11: 10, 11, 15 a 18, 20, 21, 24, 27, 30 | Cap 8 | |||||
30/11 | LABEST | Revisão e fundamentos de testes de hipóteses | Cap 12 | Cap 12: 18 a 20, 22, 25, 27, 30, 31, 35, 37 | Cap 8 | Sec 8.3: 1, 2, 3, 4 | |||
02/12 | LABEST | Cap 12: |
Além das atividades/exercícios indicados na tabela acima, para algumas aulas são sugeridas atividades complementares conforme listadas a seguir.
# probabilidade para 30 pessoas > 1 - 1 - (prod(364:(365-29))/365^29) # uma função genérica > prob.aniver <- function(n, N) 1 - (prod((N-n+1):(N-1))/(365^(n-1))) > prob.aniver(23, 365) # uma função mais estável numericamente > prob.aniver1 <- function(n, N) 1 - prod((N-n+1):(N-1)/N) > prob.aniver1(23, 365) > prob.aniver(10, 365) [1] 0.1169482 > prob.aniver1(366, 365) [1] 1 # gráficos > plot(2:366, sapply(2:366, prob.aniver1, N=365)) > plot(2:366, sapply(2:366, prob.aniver1, N=365), ty="l", xlab="Número de Pessoas", ylab="Probabilidade de Concidência")
> am <- sample(1:365, 23, rep=T) > am > duplicated(am) > any(duplicated(am)) > prob.est <- function(n, N, Nsim){ nc <- 0 for(i in 1:Nsim) if(any(duplicated(sample(1:N, n, rep=T)))) nc <- nc+1 return(nc/Nsim) } > prob.est <- prob.est(23, 365, 100000) ## repetir este comando algums vezes e observer os resultadosExercício:
Considere o problema da carta premiada: Um apresentador mostra três cartas a um jogador. Apenas uma delas é premiada. O jogador escolhe uma carta que é mantida "fechada". Depois disto o apresentador mostra uma carta não premiada entre as duas restantes. Na seqüência pergunta ao jogador se ele quer ou não trocar a carta que escolheu antes de revelar a escolhida para verificar se ganho ou não o prêmio.
diff(pt(c(-3.365, 3.365), df=5)) diff(pt(c(-1.4, 1.4), df=8)) diff(pt(c(-1.1, 2.15), df=14)) qt(0.98, df=9) qt(0.05, df=16) qt(0.95, df=11) qt(0.975, df=21)
pchisq(14.7, df=7, lower=FALSE) pchisq(39, df=23, lower=FALSE) pchisq(9, df=12) diff(pchisq(c(12, 30.2),df=17)) qchisq(0.95, df=13) qchisq(0.99, df=4) qchisq(0.95, df=21)