CE-083: Estatística Computacional I

• Professor: Walmes Marques Zeviani, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação)
• Curso: Estatística.
• Período: 2013/2.
• Local: LABEST, LAB A.
• Horário: Terça, 19:00-20:30h e Quinta, 20h45-22:00h.
• Atendimento: Quinta, 19:00-20:30h.
• Cartão de referência: Guia rápido do usuário R - tradução por Conrado Oliveira (ex-aluno).
• Ementa: CE083-fichas-2013-05-03.pdf

Abaixo o histórico de atividades realizadas em classe e atividades extra classe aplicadas.

1. 27/08:
   • Introdução à Estatística Computacional I;
   • Download, instalação e fundamentos iniciais do aplicativo R;
   • Mecanismos de busca e consulta à documentação;
   • Atribuição de escalares à objetos;
   • Operações fundamentais com escalares.
2. 29/08:
   • Criação e operações com vetores;
   • Regra da reciclagem;
   • Seleção por posição em vetores;
   • Sequências regulares.
3. 03/09 (Paulo Justiniano):
   • Distribuições de probabilidade;
   • Cálculo de probabilidades de forma explicita;
   • Cálculo de probabilidades usando funções próprias.
4. 05/09:
   • Sabatina 01;
   • Gráficos de distribuições de probabilidades.
5. 10/09:
   • Seleção em vetores pelo nome e regras de lógica;
   • Regras de lógica, operações e aplicações;
   • Criação e seleção de tabelas de dados (data.frame).
6. 12/09:
   • Criação, seleção e ordenação de tabelas (data.frame);
   • Criação de novas variáveis;
   • Operações com fatores (renomeação e reordenação).
7. 17/09:
   • Ordenação, filtragem, tranformações, e tarefas por grupo para dados em tabelas (data.frame).
8. 19/09:
   • Operações com fatores, ordenação e nomeação dos níveis;
   • Agrupamento de valores em classes;
   • Gráficos de barras para estatísticas por estrato/grupo.
9. 24/09:
   • Importação de dados no formato texto;
   • Manipulação dos dados, reordenação de níveis de fator;
   • Gráficos de caixas, histogramas, desidade empírica e acumulada.
10. 24/09:
    • Importação de dados no formato texto;
    • Análise exploratória de dados;
    • Análises marginais e condicionais para variáveis quali e quantitativas.
11. 01/10:
    • Tarefas por grupo e por margem;
    • Função para obter esatísticas para uma amostra;
    • Objetos do tipo lista, criação e atributos;
    • Aplicar funções para elementos de uma lista;
    • Exportar tabelas no formato texto;
    • Salvar gráficos;
    • Salvar a imagem da sessão.
12. 03/10:
    • Matrizes e arranjos, criação, seleção e operações fundamentais;
    • Estatísticas/tarefas por margem em matrizes;
    • Gráficos de mosaico;
    • Listas, criação, seleção;
    • Estatísticas/tarefas por elementos em listas;
    • Introdução às expressões regulares;
    • Estatísticas/tarefas por grupo em data.frames.
13. 08/10:
    • Importados de dados em arquivos com comprimento fixo de campo (fwf);
    • Funções para manipular strings;
    • Introdução às expressões regulares;
14. 10/10:
    • Junção de tabelas de dados por identificador comum (merge);
    • Verificação de registros duplicados;
    • Criação de idendificador comum;
    • Mais sobre legenda e anotações no gráfico.
15. 15/10:
    • Criação de funções;
    • Formas de passar argumentos, argumentos default;
    • Mensagens de erro, aviso e notificação;
16. 17/10:
    • Formas de passar os argumentos para uma função;
    • Formas de retornar o resultado de uma função;
    • Funções genéricas, classes e métodos.
17. 22/10:
    • Visualizando distribuições de probabilidade.
18. 24/10:
    • Implementando funções de probabilidade e de densidade de probabilidade;
    • As funções d*, p*, q*, e r*.
19. 29/10:
    • Cálculo de probabilidades;
    • Esperança matemática e variância;
    • Gerando números aleatórios;
    • Distribuição amostral da média.
20. 01/11:
    • Geração automática de relatórios de análises de dados;
    • Integrando o R ao editor de textos do Open Office (Writer).
21. 05/11:
    • Mais detalhes sobre geração automática de relatórios usando OpenOffice e R, OdfWeave;
    • Sorteio dos exercícios aos grupos de alunos.

1. Pegar dados na web para fazer um relatório de análise de dados. Alguns sites recomendados:
   • http://www.lib.ncsu.edu/data/socialscienceandhumsets.html
   • http://www.thejanuarist.com/9-fascinating-datasets-available-online-for-free/
   • http://rdatamining.wordpress.com/2011/09/16/datasets-to-practice-your-data-mining/
   • http://www.statsci.org/datasets.html
   • http://www.rdatamining.com/resources/data
   • http://www.datawrangling.com/some-datasets-available-on-the-web
   • http://www.economicsnetwork.ac.uk/links/data_free
   • http://www.stata.com/links/examples-and-datasets/
   • http://people.stern.nyu.edu/adamodar/New_Home_Page/data.html
   • http://mathforum.org/library/topics/data_sets/
   • http://lemire.me/blog/archives/2012/03/27/publicly-available-large-data-sets-for-database-research/
   • http://www.20kmparis.com/web/resultats_precedents.asp
2. Encontrar dados que tenham pelo menos uma v.a. qualitativa e uma quantitativa com número de registros superior à 30. Fazer o download dos dados e importar para o R;
3. Fazer a análise exploratória dos dados com o R. Considerar:
   • tabelas com medidas de frequência, posição, dispersão;
   • gráficos de frequência, tendência, dispersão;
4. Escrever um relatório sobre os dados. Considerar:
   • origem (endereço) e significado de cada variável;
   • inserir as tabelas/gráficos com comentários e interpretação sobre o que eles indicam;
   • concluir sobre as impressões que as análise deram à respeito dos dados;
5. O documento deve conter:
   • figuras/tabelas com legendas, Ex: Figura 1. histograma da variável x.
   • figuras com dimensão apropriada, com texto legível, de tamanho e tipo de fonte compatível com o texto e próprio para leitura.
   • adotar um padrão de cores para os gráficos (P&B, tons cinza, tons azuis);
   • todo elemento informativo (gráfico/tabela) deve ser comentado no texto.
6. deve ser entregue:
   • o relatório de análise impresso (para avaliação);
   • o script (.R) e a imagem da sessão (.RData) (para disponibilizar na página da disciplina);
   • o script deve conter o nome dos membros do grupo e ser salvo com o GRR de um destes. Ex: grr20139999.R, para a imagem da sessão também, grr20139999.RData.
   • o script deve estar devidamente comentado pois será disponibilizado para outros alunos, inclusive das próximas turmas.
7. Prazo para entrega e envio do trabalho é o dia 10/10/2013. O relatório impresso deve ser entregue na aula e os arquivos digitais enviados para walmes<at>ufpr.br. O título da mensagem (subject do email) deve ser ce083 2013 trabalho 1;
8. O trabalho pode ser feito em grupos de no máximo 3 pessoas.
9. Não são aceitos trabalhos entregues após o prazo.
10. O trabalho vale 2.0 pontos;

1. No arquivo ce083-2013-02-aula21.R estão os grr e os respectivos grupos de exercícios;
2. No arquivo ce083-2013-02-aula21-exerc.odt estão os livros e os exercícios correspondentes;
3. No arquivo ce083-2013-02-aula21-guia.odt estão instruções de formatação do documento;
4. O trabalho vale 3.0 pontos;
5. Os arquivos odt de input e output devem ser enviados com o seguinte nome "grr20002000-input.odt" e "grr20002000-output.odt". Use o grr de um representante o grupo ao invés de 20002000;
6. Usuários de LaTex não precisam fazer o trabalho em OdfWeave caso queiram usar o LaTex com Sweave ou knitr. Nesse caso enviar o *.Rnw e o *.pdf com prefixo sendo o grr.
7. Entrega no dia 28/11;