Cursos
Localização / Horário
- Pavilhão de Informática, 1º andar, Lab. 02
- Dia/horário: 6as-feiras, das 16:30h às 18:15h
Objetivos
Esta disciplina apresenta conceitos relacionados à tarefa de realizar inferências sobre características de uma população no contexto em que não é possível analisar todos os elementos dessa população, mas apenas uma amostra. São apresentados modelos matemáticos e estatísticos usados na compreensão dos fenômenos que ocorrem na natureza. É também nosso propósito capacitar o discente a trabalhar com modelos abstratos e compreender os avanços tecnológicos obtidos por meio da utilização/formulação de modelos estatísticos.
Ementa
Distribuições amostrais. Teorema do Limite Central. Intervalos de confiança. Inferências baseadas em amostra única. Inferências baseadas em duas amostras. Análise de variância (ANOVA), Qui-quadrado. Testes não-paramétricos. Inferência Bayesiana.
Veja também o plano de ensino da disciplina.
Moodle
Todos os alunos regularmente inscritos serão adicionados à disciplina homônima no Moodle, para que possam receber avisos importantes (dia/horário das provas, dúvidas gerais, etc).
Livros
- Introductory Statistics (livro disponibilizado com licença Creative Commons)
- Bussab, W. O.; Morettin, P. A.: Estatística Básica, 8ª edição, São Paulo: Saraiva, 2013.
Aulas
Veja o plano do curso. Veja também o calendário acadêmico das graduações do CEFET/RJ.
| Aula | Data | Conteúdo | Leituras |
| 1 | 16/out | IE00: logística do curso, plano de aulas, etc. IE01: revisão. | Normal Distribution: functions in R |
| 2 | 23/out | IE02: conceitos básicos da Inferência Estatística | |
| 3 | 30/out | AA00 – Distribuições amostrais (Kahn Academy) | |
| 4 | 06/nov | IE03: distribuições amostrais, TLC, LLN | tcl.R, lln, TLC (data camp) Demo: TLC sampling distributionsLab: Sampling Distribution in R Extra: Sampling Distribution – What is It? |
| 5 | 13/nov | IE04: Intervalos de confiança | Pesquisas eleitorais |
| 6 | 20/nov | IE04: Intervalos de confiança (cont) | Degrees of Freedom; tutorial |
| 7 | 27/nov | AA01 – Intervalos de Confiança (Kahn Academy) | |
| 8 | 04/dez | Intervalos de confiança (cont) | |
| 9 | 11/dez | AA02 – ICs amostras pequenas | |
| 10 | 18/dez | Testes de hipóteses: teste-z e teste-z | |
| 11 | 25/dez | AA03 – Testes de normalidade AA04 -Análise de Variância (ANOVA) |
|
| 12 | 01/jan | AA05 – Teste Qui-quadrado | |
| 13 | 08/jan | Amostragem Booststrap |
Vídeos TED Relevantes
- 3 ways to spot a bad statistic, Mona Chalabi.
- The best stats you’ve ever seen, Sebastian Seung.
- Why you should love statistics, Alan Smith.
- Why smart statistics are the key to fighting crime, Anne Milgram.
Listas de Exercícios
Cada lista de exercícios deve ser realizada individualmente e de próprio punho. Fiquem atentos aos prazos de entrega definidos.
Trabalhos Práticos
Recursos Recomendados
- R Reference Card
- Big names in statistics want to shake up much-maligned P value
- Stat 110 Online
- Stat 110 Quora Blog
- Quora Probability FAQ
- R Studio
- Bayesian Statistical Inference: I e II
- Classical Statistical Inference: I, II, III
- LaTeX File (github.com/wzchen/probability cheatsheet)
Livros (além dos definidos no programa do curso)
- H. Loningher; Fundamentals of Statistics, 2012.
- Brian Caffo; Statistical inference for data science
- Joseph K. Blitzstein & Jessica Hwang; Introduction to Probability Book, 2014.
- e-book: Ani Adhikari & John DeNero, Computational and Inferential Thinking
- Wiki Book: Statistical Inference.
- Wikipedia: “Statistical Inference” (e links relacionados).
- Você pode pesquisar livros relevantes no acervo da Biblioteca do CEFET/RJ.
Livros de interesse geral sobre Estatística
- Darrell Huff, How to Lie with Statistics, 1954.
- O Andar do Bêbado – Como o Acaso Determina Nossas Vidas.