Variáveis aleatórias discretas

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Disciplina Nome Semestre/Ano Dia e horário da aula

GL301 Estatística I 1S2020 Quarta-feira 19:00 - 23:00

Horas Semanais

Teórica Prática Laboratório Orientação Distância Estudo em casa Sala de aula

4 0 0 0 0 0 4

Nº semanas Carga horária total Créditos Exame Frequencia Aprovação

15 60 4 Sim 75.0 Nota e frequencia

Ementa

Noções de amostragem. Estatística descritiva: métodos gráficos, medidas de tendência central e medidas de dispersão.

Introdução à probabilidade. Variáveis aleatórias discretas. Variáveis aleatórias contínuas. Distribuição normal. Análise de correlação. Regressão linear.

Objetivos

Oferecer uma formação básica em estatística descritiva e inferencial. Apresentar alguns subsídios teóricos e habilidades matemáticas para o estudo de problemas que envolvam tomadas de decisão com base em interpretação estatística de dados experimentais.

Programa

? Estatística Descritiva 1. Tipos de Variáveis

2. Distribuição de Freqüências

3. Representação gráfica das variáveis quantitativas 4. Gráficos de Ramo-e-Folhas

5. Medidas de Posição e de Dispersão 6. Box-Plot

? Probabilidade

1. Definição; Espaço Amostral; Eventos; Operações com Eventos 2. Probabilidade Condicional; Independência de Eventos

3. Teorema de Bayes

4. Variáveis Aleatórias Discretas: Distribuição de Probabilidade; Algumas Distribuições Discretas: Uniforme, Binomial, Poisson; Hipergeométrica

5. Variáveis Aleatórias Contínuas: Função de Densidade de Probabilidade; Valor Esperado, Variância, Algumas Distribuições Contínua: Uniforme; Exponencial; Normal;

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS FACULDADE DE CIÊNCIAS APLICADAS PROGRAMA E PLANO DE DESENVOLVIMENTO

Professores Responsáveis

Anibal Tavares de Azevedo Washington Alves de Oliveira

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Metodologia

Utilização do material disponível no seguinte site: https://sites.google.com/site/fcalabpo/disciplinas/gl-301-estatistica-i Tirar dúvidas via Skype ou grupo de Whatsapp.

Aulas presenciais com atividades relacionadas aos conceitos ministrados.

Avaliação

Três avaliações: P1, P2, e Exame. Exame funciona como sub da P1 e P2.

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Cronograma

Aula Data Tema

1 04/03/2020

Motivação e Problemas em Estatística. Nomenclatura básica: estatística descritiva x estatística inferencial, população, amostra aleatória ou não-aleatória, elemento ou membro, censo x pesquisa por amostragem, variável discreta ou contínua, objeto ou medição, conjunto de dados, Variável quantitativa ou qualitativa, exemplos e aplicações de estatísticas em reportagem e pesquisas.

2 11/03/2020 Organizando dados: Frequência, Gráfico de Barras.

3 18/03/2020 Organizando dados: Gráfico de Pizza, Histograma, Polígono, Ogiva, Ramos-e-folhas.

4 25/03/2020 Medidas Descritivas Numéricas: média, moda e variância para dados não-agrupados.

5 01/04/2020 Medidas Descritivas Numéricas: média, moda e variância para dados agrupados.

6 08/04/2020

Probabilidade: conjuntos, diagrama de árvore e diagrama de Venn. Definições de probabilidade. Evento simples e composto. Frequência relativa e sua aproximação com probabilidade. Probabilidade condicional e sua relação com o diagrama de árvore.

Definição de eventos independentes via probabilidade condicional.

7 15/04/2020 Probabilidade: intersecção e união de eventos. Diagrama de árvore e exemplos numéricos.

8 22/04/2020 Teorema de Bayes: aplicações e exemplos.

9 29/04/2020 Revisão dos conteúdos anteriores através de simulados.

10 06/05/2020 Prova P1.

11 13/05/2020

Relação entre variáveis aleatórias e funções de distribuição de probabilidade. Diagrama de árvore e histograma. Cálculo da média e da variância para distribuições de

probabilidades quaisquer. Combinações e a distribuição binominal. Relação entre a distribuição binomial e diagramas de árvore de eventos compostos. Ruína do apostador e perfil da distribuição binomial. Média e variância da distribuição.

12 27/05/2020 Distribuição hipergeométrica e de Poisson. Média e variância das distribuições.

13 03/06/2020

Variáveis aleatórias contínuas e distribuição Normal. Histograma e área sob a curva para cálculo de probabilidade da Normal. Relação com Integral. Tabela da Normal.

Padronizando uma Normal.

14 10/06/2020 Exemplos de aplicação: vida útil, seguros, garantia. Estimar tempo de garantia a partir do percentual máximo da população. Relação da Normal com a Binomial: aproximação.

15 17/06/2020 Regressão linear simples: motivação e significado, dedução e exemplos numéricos.

16 24/06/2020 Revisão dos conteúdos da segunda parte da disciplina: simulados.

17 01/07/2020 Prova P2: variáveis aleatórias discretas e contínua: binomial, hipergeométrica, Poisson e Normal. Regressão linear simples.

- 06/07/2020 -

11/07/2020 Semana de estudos

Exame 15/07/2020 Prova sobre os conteúdos das provas P1 e P2.

- 20/05/2020 Dia da avaliação de curso

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Bibliografia Básica

? Introdução à Estatística. Prem S. Mann. Editora LTC. 5ª edição.

? Estatística básica - Wilton O. Bussab e Pedro A. Morettin. Editora Saraiva. 6ª edição.

? Introdução à Estatística Mario F. Triola. Editora LTC 10ª edição.

Bibliografia Complementar

O andar do Bêbado (Leonard Mlodinow), A lógica do Cisne Negro e Antifrágil (Nassim Nicholas Taleb).

Atendimento Extra-classe Dia da

semana

Horário de início

Horário de

término Local Responsável Observações

Quarta-feira 17:00 19:00 UL95 - Sala

04

Anibal Tavares de Azevedo

Poderá ser cancelado devido a imprevistos.

Observações

Nenhuma.