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disciplinas:ce003r-2011-02:historico [2011/11/07 06:35] paulojus |
disciplinas:ce003r-2011-02:historico [2011/12/16 09:57] (atual) paulojus |
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| Linha 14: | Linha 14: | ||
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| + | |||
| + | **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. | ||
| + | |||
| + | \\ | ||
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| ===== Conteúdos das Aulas ===== | ===== Conteúdos das Aulas ===== | ||
| Linha 34: | Linha 40: | ||
| | 18/10 |revisão e exercícios. |Cap 5 |Cap 5: 57 e 64 | | | | | | 18/10 |revisão e exercícios. |Cap 5 |Cap 5: 57 e 64 | | | | | ||
| | 20/10 |1a prova | | | | | | | | 20/10 |1a prova | | | | | | | ||
| - | | 25/10 |variáveis aleatórias discretas: conceitos e propriedades. Função de probabilidade, função de probabilidade acumulada (distribuição) |Cap 6, 6.1 a 6.3 |Cap 6: 1 a 6 | | | | | + | | 25/10 |variáveis aleatórias discretas: conceitos e propriedades. Função de probabilidade, função de probabilidade acumulada (distribuição) |Cap 6, 6.1 a 6.3 |Cap 6: 1 a 6 |Cap 3, 3.1 |Sec 3.1: 1 a 6 | | |
| - | | 27/10 |variáveis aleatórias discretas: distribuições de probabilidade discreta: uniforme, Bernoulli, binomial |Cap 6, 6.4 e 6.5 |Cap 6: 7 a 19 | | | | | + | | 27/10 |variáveis aleatórias discretas: distribuições de probabilidade discreta: uniforme, Bernoulli, binomial |Cap 6, 6.4 e 6.5 |Cap 6: 7 a 19 |Cap 3, 3.2 |Sec 3.2: 1 a 7 | | |
| | 01/11 |--- | | | | | | | | 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 | | | | + | | 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 outras. Processo de Poisson. Exemplos, Esperança e Variância. Introdução a v.a.contínuas | | | | | | | + | | 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 | | | | | | | | 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 | | | | | | | | 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 | | | | | | | | | 20/12 | | | | | | | | ||
| | 22/12 |3a prova | | | | | | | | 22/12 |3a prova | | | | | | | ||
| Linha 80: | Linha 87: | ||
| * ** procure anotar as principais mensagens de cada apresentação ** | * ** 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?** | * **se você tivesse que destacar a descrever 2 (dois) pontos principais ou surpreendentes em cada apresentação, quais seriam?** | ||
| + | |||
| + | === 29/11 === | ||
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| + | <fs large>**<fc #000080>Usar os programas (wx)maxima e R para resolver os exercícios a seguir</fc>**</fs> | ||
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| + | - 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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