Instituto de Matemática e Estatística. Departamento de Estatística

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Instituto de Matemática e Estatística Departamento de Estatística

Dados de identificação

Disciplina: MÉTODOS ESTATÍSTICOS

Período Letivo: 2021/1

Professor Responsável: JOAO FELIZ DUARTE DE MORAES

Sigla: MAT02201 Créditos: 04

Carga Horária: 60 h CH Autônoma: 08h CH Coletiva:52 h CH Individual: 0h

Súmula

Introdução ao método e conceitos de análise estatística na área de ciências agronômicas.

Obtenção, apresentação e descrição de dados de observação. Boxplot. Probabilidade.

Distribuição normal. Amostragem. Estimação, intervalos de confiança e testes de significância. Comparação de médias. Princípios de experimentação: delineamento inteiramente casualizado, delineamento em blocos casualizados e experimentos fatoriais.

Correlação e regressão linear. Distribuição Qui-Quadrado.

Currículos

Currículos Etapa Pré-Requisitos Natureza

AGRONOMIA

(209.00) 3

(INF01210) INTRODUÇÃO À INFORMÁTICA E (MAT01019) MATEMÁTICA PARA CIÊNCIAS AGRÁRIAS

Obrigatória

ZOOTECNIA 2

(MAT01019) MATEMÁTICA PARA CIÊNCIAS

AGRÁRIAS Obrigatória

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AGRONOMIA 3

(MAT01019) MATEMÁTICA PARA CIÊNCIAS

AGRÁRIAS Obrigatória

Objetivos

A disciplina visa fornecer ao aluno uma introdução aos métodos estatísticos utilizados na análise e interpretação de dados das áreas de Agronomia e Zootecnia. Para isto, procurar-se-á:

(a) familiarizar o aluno com as técnicas estatísticas e com a terminologia mais usada nestas áreas;

(b) fornecer ao aluno os instrumentos mais comuns de análise estatística; ensiná-lo a usar estas técnicas e a

interpretar os resultados obtidos;

(c) desenvolver no aluno o espírito crítico e a capacidade de julgar publicações e relatórios no que tange à análise dos dados e consequentes conclusões.

Conteúdo programático

SEMANA Título Conteúdo

SEMANA 1

Introdução à Estatística.

Noções gerais sobre Estatística “

Alfabetização científica”.

População e amostra.

Classificação de variáveis nível de mensuração.

Coleta e representação de dados.

SEMANA 2

Análise exploratória de dados.

Distribuição de frequências. Box Plot para variáveis

quantitativas e "outlier".

SEMANA 3 Estatística descritiva medidas

Medidas de tendência central: moda,

mediana e média.

(3)

SEMANA 4 Estatística descritiva medidas

Medidas de

variabilidade: amplitude, variância, desvio padrão e coeficiente de

variação.

Exercícios sobre medidas de tendência central e de

variabilidade.

Propriedades das medidas de tendência central e de

variabilidade.

SEMANA 5 Probabilid ade

Noções de

probabilidade. Axiomas.

Probabilidade

condicional. Aplicação da probabilidade condicional. Eventos independentes.

SEMANA 6 Probabilid ade

Distribuição normal.

Aplicações.

Uso da tabela z.

SEMANA 7 Amostrage m

Amostral versus populacional.

Noções de amostragem.

Parâmetros.

Amostragem aleatória simples (randomização).

Amostragem não aleatória (conveniência, sequencial e por cotas).

SEMANA 8 Estimação

Intervalo de confiança.

Intervalo de confiança para a média e para proporção (prevalência).

SEMANA 9

Teste de hipóteses:

teste t de Student.

Teste para a média populacional.

Teste t para amostras pareadas.

SEMANA 10

teste t de Student.

Teste t para amostras independentes.

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Análise de um artigo científico: aplicação do teste t.

SEMANA 11 Teste de Hipóteses:

ANOVA

Princípios de Experimentação.

Delineamento

inteiramente ao acaso ou ensaio randômico com teste para as comparações múltiplas.

ANOVA

Delineamento em blocos casualizados.

Delineamento em blocos com repetições.

Comparações múltiplas.

Estudo da interação bloco versus

tratamento.

ANOVA

Experimentos fatoriais.

SEMANA 14

relação entre duas

variáveis métricas.

Correlação linear de Pearson.

Regressão linear.

SEMANA 15

relação entre duas

variáveis categóricas.

Teste não paramétrico: Qui- Quadrado.

SEMANA 16 Recuperaç ão

Prova todo o conteúdo programático da disciplina.

Metodologia

(5)

Esta disciplina utilizará o Ambiente de Aprendizagem institucional Moodle, onde estarão o plano de Ensino ERE e as atividades previstas (se as atividades hospedadas fora do Moodle forem utilizadas, os links estarão disponíveis no Moodle, conforme Artigo 7° da Resolução nº 25/2020 do CEPE).

O material contendo o conteúdo das atividades deve ser disponibilizado no Moodle, podendo englobar vídeos, arquivos, listas de exercícios, materiais diversos e links para conteúdo externo.

O desenvolvimento das atividades previstas no plano de ensino adotará o modelo assíncrono. Poderão ser realizadas atividades síncronas de atendimento de dúvidas, ou outros atendimentos individualizados, os quais não precisam ser gravados.

Informações sobre Direitos Autorais e de Imagem:

Todos os materiais disponibilizados são exclusivamente para fins didáticos, sendo vedada a sua utilização para qualquer outra finalidade, sob as penas legais.

Todos os materiais de terceiros que venham a ser utilizados devem ser referenciados, indicando a autoria, sob pena de plágio.

A liberdade de escolha de exposição da imagem e da voz não isenta o aluno de realizar as atividades originalmente propostas ou alternativas;

Todas as gravações de atividades síncronas devem ser previamente informadas por parte dos professores.

Somente poderão ser gravadas pelos alunos as atividades síncronas propostas mediante concordância prévia dos professores e colegas, sob as penas legais.

É proibido disponibilizar, por quaisquer meios digitais ou físicos, os dados, a imagem e a voz de colegas e do professor, sem autorização específica para a finalidade pretendida.

Os materiais disponibilizados no ambiente virtual possuem licença de uso e distribuição específica, sendo vedada a distribuição do material cuja a licença não permita ou sem a autorização prévia dos professores para o material de sua autoria.

Experiências de Aprendizagem

Participação ativa nas atividades propostas; Resolução das listas de exercícios;

Atendimento às sessões de dúvida e exercícios, Participação em fóruns/chats.

Critérios de Avaliação

As estratégias avaliativas permitirão acompanhar e avaliar o rendimento ao longo do período letivo através de duas avaliações pontuais distribuídas dentro de cada uma das duas Áreas, além das duas avaliações parciais referentes à cada área do conteúdo programático.

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As avaliações serão assíncronas, sendo disponibilizadas no Moodle da disciplina. Os alunos terão um prazo de NO MÍNIMO 24 HORAS para a realização das atividades avaliativas.

Cálculo da nota final: MF = ((Avaliação parcial 1 *3) + (Avaliação parcial 2*3) + (nota média das duas avaliações pontuais*4))/ 10

Conceitos:

Conceito A para MF maior ou igual a 9,0.

Conceito B para MF maior ou igual a 7,5 e menor do que 9,0.

Conceito C para MF maior ou igual a 6,0 e menor do que 7,5.

Conceito D para MF menor do que 6,0.

De acordo com a Resolução do CEPE sobre o ERE, durante o período em que perdurar o ERE, fica inaplicável a atribuição de conceito FF, prevista no Parágrafo 2º, do Artigo 44, da Resolução nº 11/2013 do CEPE.

Para os estudantes matriculados até o final do período e que deixaram de participar da Atividade de Ensino, deverá ser atribuído o registro NI (Não Informado) no campo de conceito do sistema acadêmico.

Para os casos previstos no Parágrafo 1º, a justificativa do registro NI deverá conter a referência ao período de excepcionalidade.

Os casos de não informação de conceito durante o ERE, deverão ser resolvidos até o fim do segundo período letivo, após o fim da situação emergencial de saúde.

Atividades de Recuperação Previstas

Os alunos que não atingirem o conceito mínimo para aprovação poderão fazer uma (única) avaliação de recuperação, abrangendo todo o conteúdo programático da disciplina.

A nova Média Final será calculada do seguinte modo:

Média final após recuperação = 0,4 × (MF) + 0,6 × (Nota da avaliação de recuperação).

A partir da média final após recuperação calculada, os conceitos serão atribuídos da mesma forma especificada nos Critérios de Avaliação.

Prazo para Divulgação dos Resultados das Avaliações

Os resultados das avaliações serão entregues até 72 horas antes da avaliação seguinte.

Bibliografia

Básica Essencial

BALDI, B. A prática da estatística nas ciências da vida. Rio de Janeiro: LTC, 2014.

ISBN 978-85-216-2726-5. Disponível no Sabi+

(7)

MARTINS, G. de A. Estatística geral e aplicada. Rio de Janeiro: Atlas, 2017. ISBN 9788597012682. Disponível no Sabi+

JACQUES, S. M. C. Bioestatística: princípios e aplicações. Porto Alegre:

ArtMed, 2011. ISBN 9788536311449. Disponível no Sabi+

TRIOLA, M. F. Introdução à estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2017. ISBN 9788521634256.

Disponível no Sabi+

Básica

José Ivo Ribeiro Júnior. Análises Estatísticas no Excel. Viçosa _ MG: Editora UFV, 2013. ISBN 9788572694926.

MONTGOMERY, D. C. Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros.

Rio de Janeiro: LTC, 2016. ISBN 9788521632542.

Pagano, Marcello; Gauvreau, Kimberlee. Princípios de bioestatística. São Paulo:

Thomson, c2004. ISBN 8522103445;

Vieira, Sonia. Análise de Variância (ANOVA). São Paulo: Editora Atlas S. A., 2006.

ISBN 8522443033.

VIEIRA, S. Introdução à bioestatística. Rio de Janeiro: GEN Guanabara Koogan, 2015. ISBN 9788595150911.

Complementar

Frederico Pimentel Gomes.

Curso de Estatística Experimental. São Carlos _ SP: Fealq, 2009. ISBN 9788571330559.

Walpole, Ronald E. et al. Tradução Luciane F. Pauletti Vianna. Probabilidade e estatística para engenharia e ciências.

(8)

São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2008. ISBN 9788576051992.

Outras Referências

DEVORE, J. L. Probabilidade e estatística para engenharia e ciências. São Paulo:

Cengage Learning, 2018. ISBN 9788522128044.

GUPTA, C. B. Estatística e probabilidade com aplicações para engenheiros e cientistas. Rio de Janeiro: LTC, 2016. ISBN 9788521632931.

LEVINE, D. M. Estatística: teoria e aplicações usando MS Excel em português.

Rio de Janeiro: LTC, 2016. ISBN 9788521631972.

NAVIDI, W. Probabilidade e estatística para ciências exatas. Porto Alegre: AMGH, 2012. ISBN 9788580550740. Disponível no Sabi+

VIEIRA, S. Estatística básica. São Paulo: Cengage Learning, 2018. ISBN 9788522128082. Disponível no Sabi+

Observações

Esta Atividade de Ensino poderá contar com a participação de alunos de mestrado e de doutorado, inclusive em estágio docência, nos termos da Resolução 02/2009 do CEPE e do Artigo 6° da Resolução 25/2020 do CEPE.

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Disciplina: ESTATÍSTICA ECONÔMICA

Professor Responsável: HUDSON DA SILVA TORRENT

Carga Horária: 60h CH Autônoma: 7h CH Coletiva: 53hh CH Individual: 0h

Súmula

Descrição estatística de fenômenos econômicos. Análise de Correlação: paramétrica e não paramétrica. Análise de Séries Temporais. Análise de Decisão Bayesiana. Números-Índices de Concentração.

Currículos

Currículos Etapa Aconselhada

Pré-Requisitos Natureza

CIÊNCIAS ECONÔMICAS - V 2 5 (MAT02215) ESTATÍSTICA

GERAL II Obrigatória

LICENCIATURA EM ESTATÍSTICA (MAT02255)

INFERÊNCIA ESTATÍSTICA II

Eletiva

BACHARELADO EM ESTATÍSTICA - V 1

(MAT02255) INFERÊNCIA ESTATÍSTICA II

Eletiva

CIÊNCIAS ATUARIAIS - (117.00) 5 (MAT02215)

ESTATÍSTICA GERAL II Obrigatória

ADMINISTRAÇÃO - DIURNO (MAT02215)

ESTATÍSTICA GERAL II Eletiva

ADMINISTRAÇÃO - NOTURNO (MAT02215)

ESTATÍSTICA GERAL II Eletiva CIÊNCIAS ECONÔMICAS - V3 3

(MAT01355) ÁLGEBRA LINEAR I - A

E (MAT02215) ESTATÍSTICA GERAL II

Obrigatória

(10)

CIÊNCIAS ECONÔMICAS - NOTURNO 4

Obrigatória

CIÊNCIAS ECONÔMICAS 3

Obrigatória

CIÊNCIAS ATUARIAIS - NOTURNO 5

(MAT02215) ESTATÍSTICA GERAL II

E (MAT01355) ÁLGEBRA LINEAR I - A

Obrigatória

BACHARELADO EM ESTATÍSTICA 6 (MAT02021)

INTRODUÇÃO À INFERÊNCIA

Eletiva BACHARELADO EM MATEMÁTICA -

ÊNFASE MATEMÁTICA APLIC COMPUTACIONAL

7 90 créditos obrigatórios Alternativa

Objetivos

Capacitar o aluno ao uso dos modelos de regressão simples e múltipla, com ênfase na estimação de modelos uniequacionais, proporcionando domínio teórico e aplicado dos conceitos envolvidos.

SEMANA 1 Área 1

Regressão simples e múltipla sob hipóteses clássicas:

SEMANA 2 Área 1 Métodos de estimação de Mínimos Quadrados;

SEMANA 3 Área 1 Propriedades do estimador de MQO sob hipóteses clássicas;

SEMANA 4 Área 1 Unidade de medida e forma funcional;

SEMANA 5 Área 1 Inferência em Análise de Regressão;

SEMANA 6 Área 1 Regressão com variáveis indepen-dentes binárias (dummy);

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SEMANA 7 Área 1 Exemplos.

SEMANA 8 Área 2

Regressão simples e múltipla relaxando as hipóteses clássicas.

SEMANA 9 Área 2 Heterocedasticidade nos erros da regressão. Testes para existência de Heterocedasticidade. Inferência robusta à heterocedasticidade. Mínimos quadrados ponderados

SEMANA 10 Área 2 Correlação Serial nos erros da regressão. Testes para existência de correlação serial. Mínimos quadrados generalizados com erros AR(1);

SEMANA 11 Área 2 Multicolinearidade entre os regressores;

SEMANA 12 Área 2 Má especificação da forma funcional. Teste RESET;

SEMANA 13 Área 2 Normalidade. Testes para normalidade dos erros;

SEMANA 16 Recuperação Atividade de Recuperação

Metodologia

(12)

Participação ativa nas atividades propostas; Resolução das listas de exercícios; Atendimento às sessões de dúvida e exercícios, Participação em fóruns/chats.

As estratégias avaliativas permitirão acompanhar e avaliar o rendimento ao longo do período letivo. Em cada área do conteúdo programático estão previstas seis avaliações pontuais e uma avaliação parcial, totalizando 12 avaliações pontuais e 2 avaliações parciais na disciplina.

As avaliações serão assíncronas e serão disponibilizadas no Moodle da disciplina. Os alunos terão um prazo de NO MÍNIMO 24 HORAS para a realização das atividades avaliativas.

MF = Média ponderada das avaliações parciais e das avaliações pontuais.

Cálculo da nota final: MF = ((Avaliação parcial 1 *3) + (Avaliação parcial 2*3) + (nota média das doze avaliações pontuais*4))/ 10

Conceitos:

Fica inaplicável a atribuição de conceito FF conforme Artigo 16 da Resolução nº 25/2020 do CEPE. Para os estudantes matriculados até o final do período e que deixaram de participar da Atividade de Ensino, deverá ser atribuído o registro NI no campo de conceito do sistema acadêmico.

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Os resultados das avaliações parciais serão entregues até 72 horas antes da avaliação parcial seguinte. Os resultados das demais avaliações serão entregues até 72 horas (a contar do dia seguinte à divulgação) antes da realização da atividade de recuperação.

Bibliografia

WOOLDRIDGE, Jeffrey. Introdução à Econometria: Uma abordagem moderna. São Paulo: Cengage Learning, 2010. ISBN 978-85-221-0446-8. (Disponível no SABI+)

Básica

Gujarati, Damodar N.. Econometria básica. Rio de Janeiro: Elsevier, 2006. ISBN 8535216642; 9788535216646.

HILL, C.; GRIFFITHS, W.; JUDGE, G.. Econometria.. Saraiva, 1999. ISBN 8502039040.

Complementar

DAVIDSON, R.; MACKINNON, J.. Econometric Theory and Methods.. Oxford University Press, 2004. ISBN 0195123727.

GREENE, W.. Econometric Analysis. Prentice Hall, 2003. ISBN 0130132977.

MYNBAEV, K.T.; LEMOS,A.. Manual de Econometria. FGV, 2004. ISBN 8522504598.

SARTORIS, A.. Estatística e Introdução à Econometria. Saraiva, 2003. ISBN 978850204133.

Notas de aula disponíveis na plataforma Moodle.

Observações

1. No primeiro encontro o professor da disciplina deverá apresentar de cronograma de atividades detalhando as atividades previstas.

2. Esta Atividade de Ensino poderá contar com a participação de alunos de mestrado e de doutorado, inclusive em estágio docência, nos termos da Resolução 02/2009 do CEPE e do Artigo 6° da Resolução 25/2020 do CEPE.

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Disciplina: ECONOMETRIA

Professor Responsável: HUDSON DA SILVA TORRENT

Carga Horária: 60h CH Autônoma: 7h CH Coletiva: 53h CH Individual: 0h

Súmula

Econometria e modelos econométricos: modelos estáticos uni e multiequacionais; análise de regressão, principais problemas na análise de regressão, estimação de modelos de equações simultâneas; o problema da identificação.

Modelos à Teoria Dinâmica.

Currículos

CIÊNCIAS

ECONÔMICAS - V 2

6 (MAT02207) ESTATÍSTICA

ECONÔMICA

Obrigatória

CIÊNCIAS

ATUARIAIS - (117.00)

ECONÔMICA

Obrigatória

ADMINISTRAÇÃO - DIURNO

(MAT02207) ESTATÍSTICA ECONÔMICA

Eletiva

(15)

ADMINISTRAÇÃO - NOTURNO

(MAT02207) ESTATÍSTICA ECONÔMICA

Eletiva

CIÊNCIAS

ECONÔMICAS - V3

ECONÔMICA

Obrigatória

CIÊNCIAS ECONÔMICAS - NOTURNO

ECONÔMICA

Obrigatória

CIÊNCIAS ECONÔMICAS

ECONÔMICA

Obrigatória

CIÊNCIAS ATUARIAIS - NOTURNO

ECONÔMICA

Obrigatória

BACHARELADO EM ESTATÍSTICA

ECONÔMICA OU

(MAT02027) MODELOS LINEARES

Eletiva

BACHARELADO EM MATEMÁTICA - ÊNFASE MATEMÁTICA APLIC

COMPUTACIONAL

6 90 créditos obrigatórios Alternativa

Objetivos

Este curso tem por objetivo apresentar aos alunos métodos econométricos básicos, a fim de capacitá-los para o desenvolvimento de avaliações e estudos empíricos em economia. O ferramental foca a identificação, estimação e interpretação de relações entre variáveis econômico-financeiras e os processos de previsões com séries temporais.

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SEMANA 1 Área 1

1. Introdução a Séries Temporais

1.1 A natureza da variável tempo. Variáveis pré-determinadas;

SEMANA 2 Área 1 1.2 Séries temporais estacionárias e fracamente dependentes.

SEMANA 3 Área 1 2. Modelos ARMA

2.1. Processos estacionários. Identificação de modelos ARMA. FAC e FACP;

SEMANA 4 Área 1 2.2 Teste de Ljung-Box. Critérios de informação: AIC, BIC.

2.3 Diagnóstico dos resíduos.

2.4 Previsão.

SEMANA 5 Área 1 3. Processos não-estacionários 3.1 Séries temporais não-estacionárias.

SEMANA 6 Área 1 3.2 Tendência estocástica. Ordem de integração. Remoção de tendência estocástica.

SEMANA 7 Área 1 3.3 Testes de raiz unitária.

SEMANA 8 Área 2 3.4 Modelagem ARIMA. Previsão.

SEMANA 9 Área 2 4. Cointegração e Modelos de Correção de Erros

(17)

SEMANA 10 Área 2 5. Regressão com Séries Temporais 5.1 Regressão com séries estacionárias e fracamente dependentes;

SEMANA 11 Área 2 5.2 Séries temporais com tendência estacionária. Regressão espúria. Remoção de

tendência;

5.3 Modelo de Defasagens Distribuídas.

SEMANA 12 Área 2 6. Problemas de Especificação 6.1 Variáveis proxy para variáveis explicativas não observadas;

6.2 Propriedades do estimador de MQO quando há variável omitida;

SEMANA 13 Área 2 6.3 Estimador de Variáveis Instrumentais.

Características de um bom instrumento.

Estimador de Mínimos Quadrados de Dois Estágios.

SEMANA 14 Área 2 7. Modelos de equações simultâneas 7.1 O problema da simultaneidade e da endogeneidade;

7.2 Formas estrutural e reduzida;

SEMANA 15 Área 2 7.3 O problema da identificação;

7.4 Estimação de uma equação estrutural.

Mínimos quadrados de dois estágios.

SEMANA 16 Atividade de

Recupera ção

Atividade de Recuperação

Metodologia

(18)

Participação ativa nas atividades propostas; Resolução das listas de exercícios; Atendimento às sessões de dúvida e exercícios, Participação em fóruns/chats.

As estratégias avaliativas permitirão acompanhar e avaliar o rendimento ao longo do período letivo. Em cada área do conteúdo programático estão previstas três avaliações pontuais e uma avaliação parcial, totalizando 6 avaliações pontuais e 2 avaliações parciais na disciplina.

As avaliações serão assíncronas e serão disponibilizadas no Moodle da disciplina. Os alunos terão um prazo de NO MÍNIMO 24 HORAS para a realização das atividades avaliativas.

MF = Média ponderada das avaliações parciais e das avaliações pontuais.

Cálculo da nota final: MF = ((Avaliação parcial 1 *3) + (Avaliação parcial 2*3) + (nota média das seis avaliações pontuais*4))/ 10

Conceitos:

Conceito A para MF maior ou igual a 8,5

Conceito B para MF maior ou igual a 7,0 e menor do que 8,5 Conceito C para MF maior ou igual a 6,0 e menor do que 7,0.

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Os resultados das avaliações parciais serão entregues até 72 horas antes da avaliação parcial seguinte. Os resultados das demais avaliações serão entregues até 72 horas (a contar do dia seguinte à divulgação) antes da realização da atividade de recuperação.

Bibliografia

Básica Essencial

BUENO, R.L.S.. Econometria de Séries Temporais. São Paulo: Cengage Learning, 2011. ISBN 978-85-221-1157-2.

(Disponível no SABI+)

WOOLDRIDGE, J.. Introdução à Econometria: Uma Abordagem Moderna. São Paulo: Cengage Learning, 2010. ISBN 978-85-221-0446-8. (Disponível no SABI+)

Básica

Gujarati, Damodar N.. Econometria básica. Rio de Janeiro: Elsevier, 2006. ISBN 8535216642; 9788535216646.

Hill, R. Carter; Griffiths, William E.; Judge, George G.. Econometria. São Paulo: Saraiva, 2003, c1999.

ISBN8502039040.

Pindyck, Robert S.; Rubinfeld, Daniel L.; Kume, Honorio; Kai, Hamilton Massataki. Econometria :modelos. Rio de Janeiro: Elsevier, c2004. ISBN 8535213430.

Sartoris, Alexandre. Estatística e introdução à econometria. São Paulo: Saraiva, c2003. ISBN 9788502041233;

8502041231.

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Complementar

Sem bibliografias acrescentadas

Notas de aula ou outros materiais disponibilizadas pelo professor.

Observações

1. No primeiro encontro o professor da disciplina deverá apresentar de cronograma de atividades detalhando as atividades previstas.

2. Esta Atividade de Ensino poderá contar com a participação de alunos de mestrado e de doutorado, inclusive em estágio docência, nos termos da Resolução 02/2009 do CEPE e do Artigo 6° da Resolução 25/2020 do CEPE.

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INSTITUTO DE MATEMÁTICA Departamento de Estatística Dados de identificação

Disciplina: Estatística Geral I Período Letivo: 2021/1

Professor Responsável: Danilo Marcondes Filho Sigla: MAT02214 Créditos: 4

Carga Horária: 60h CH Autônoma:0h CH Coletiva: 60h CH Individual:0h

Súmula

Probabilidade: Conceito, axiomas e teoremas fundamentais. Variáveis aleatórias. Distribuições de probabilidade. Estatística descritiva.

Distribuições teóricas e empíricas. Distribuições unidimensionais e bidimensionais.

Currículos

CIÊNCIAS ECONÔMICAS

- V 2 3

(MAT01355) ÁLGEBRA LINEAR I – A OU (MAT01025) CÁLCULO

DIFERENCIAL E INTEGRAL II

Obrigatóri a

CIÊNCIAS ATUARIAIS -

(117.00) 3 (MAT01353) CÁLCULO E GEOMETRIA

ANALÍTICA I – A E (MAT01355) ÁLGEBRA LINEAR I - A

Obrigatóri a

CIÊNCIAS CONTÁBEIS -

NOTURNO 3 (MAT01110) ÁLGEBRA LINEAR E

GEOMETRIA ANALÍTICA Obrigatóri

a CIÊNCIAS ECONÔMICAS

- V3 1 Nenhum pré-requisito Obrigatóri

a CIÊNCIAS ECONÔMICAS

- NOTURNO 1 Nenhum pré-requisito Obrigatóri

a

CIÊNCIAS ECONÔMICAS 1 Nenhum pré-requisito Obrigatóri

a CIÊNCIAS ATUARIAIS -

NOTURNO 2 (MAT01353) CÁLCULO E GEOMETRIA

ANALÍTICA I - A Obrigatóri

a ADMINISTRAÇÃO -

DIURNO 6 Nenhum pré-requisito Obrigatóri

a ADMINISTRAÇÃO -

NOTURNO 6 Nenhum pré-requisito Obrigatóri

a ADMINISTRAÇÃO

PÚBLICA E SOCIAL -

a ADMINISTRAÇÃO

PÚBLICA E SOCIAL -

a

Objetivos

Apresentar e discutir técnicas de estatística descritiva e os conceitos

fundamentais de probabilidade aplicada. Capacitar o aluno para a utilização dos conceitos e técnicas apresentadas em situações reais de pesquisa,

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utilizando exemplos, exercícios e possivelmente procedimentos computacionais. Estimular o aluno a desenvolver espírito crítico e maturidade para julgar aplicações dos assuntos estudados.

Conteúdo Programático

Semana Título Conteúdo

1 Área 1 – Estatística Descritiva

Apresentação do curso.

Conceitos introdutórios:

população, amostra, parâmetros, medidas, variáveis. Modos de obtenção de dados em ciências sociais.

Experimentos.

Tipos de amostras. Variáveis, escalas e níveis de mensuração. Padronização de escores. Mensuração de variáveis não observáveis.

Construção de índices e escalas.

AVALIAÇÃO PONTUAL 1

Representações gráficas e tabulares. Box Plot. Medidas de Posição: médias; separatrizes e moda.

Medidas de variação:

amplitude; desvio médio;

variância; desvio padrão e coeficiente de variação.

Medidas de forma e de achatamento: assimetria e curtose.

Medidas bi-dimensionais:

covariância e correlação.

AVALIAÇÃO PARCIAL - ÁREA 1

6 Área 2 - Probabilidade Fundamento da Teoria de

Probabilidades. Experimento

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aleatório. Espaço amostra.

Eventos.

7 Área 2 - Probabilidade

Os principais conceitos de probabilidade e os teoremas fundamentais do cálculo.

Probabilidade condicional.

Independência de eventos.

Árvore de eventos. Teorema de Bayes.

Variáveis aleatórias unidimensionais discretas e contínuas. Conceito de variável aleatória. Função de probabilidade e função de distribuição. Valor esperado e desvio padrão.

Modelos probabilísticos discretos e contínuos: Binomial, Poisson, Hipergeométrica, Uniforme, Exponencial e Normal.

11 Área 3 – Vetores Aleatórios Variável aleatória

bidimensional. Distribuições conjuntas.

12 Área 3 – Vetores Aleatórios

Distribuições marginais e condicionadas.

13 Área 3 – Vetores Aleatórios Valor esperado condicionado.

14 Área 3 – Vetores Aleatórios

Covariância e independência linear.

15 Área 3 – Vetores Aleatórios Coeficiente de correlação.

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16 Recuperação RECUPERAÇÃO

Metodologia

Participação ativa nas atividades propostas; Resolução das listas de

exercícios; Atendimento às sessões de dúvida e exercícios, Participação em fóruns/chats.

As estratégias avaliativas permitirão acompanhar e avaliar o rendimento ao longo do período letivo através de duas avaliações pontuais distribuídas

(25)

dentro de cada uma das três Áreas, além das avaliações parciais referentes à cada Área do conteúdo programático.

Cálculo da nota final: MF = (Média das avaliações pontuais *0,3) + (Média das avaliações parciais * 0,7)

Conceitos:

Os resultados das avaliações serão entregues até 72 horas antes da avaliação seguinte.

Bibliografia

A Bibliografia Básica Essencial deve estar disponível de forma digital.

Bisognin, C. Apostila de Estatística - Documento PDF disponível no Moodle da disciplina.

Morettin, Pedro Alberto. Estatística básica. São Paulo: Saraiva, 2017. ISBN 9788547220228. EBOOK disponível no SABI+

Básica

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TOLEDO, G.L.; OVALLE, I.I., G. S. Estatística Básica. Atlas, 1995. ISBN 8522417911.

Complementar

Farias, A. A.; César, C. C.; Soares, J. F. Introdução à Estatística. Rio de Janeiro: LTC, 2008. ISBN 978-85-216-1293-3.

Observações

Esta Atividade de Ensino poderá contar com a participação de alunos de mestrado e de doutorado, inclusive em estágio docência, nos termos da Resolução 02/2009 do CEPE e do Artigo 6° da Resolução 25/2020 do CEPE.

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INSTITUTO DE MATEMÁTICA Departamento de Estatística Dados de identificação

Disciplina: Estatística Geral II Período Letivo: 2021/1

Professor Responsável: Danilo Marcondes Filho Sigla: MAT02215 Créditos: 4

Carga Horária: 60h CH Autônoma:0h CH Coletiva: 60h CH Individual:0h

Súmula

Introdução à Teoria da Amostragem, principais esquemas. Inferência

Estatística: Processos de decisão, Teoria da Estimação, Testes de Hipóteses e Análise de Variância.

Currículos

CIÊNCIAS ECONÔMICAS -

V 2 4 (MAT02214) ESTATÍSTICA GERAL I Obrigatóri

(117.00) 4 (MAT02214) ESTATÍSTICA GERAL I Obrigatóri

a ADMINISTRAÇÃO -

DIURNO 7 (MAT02214) ESTATÍSTICA GERAL I Obrigatóri

a ADMINISTRAÇÃO -

NOTURNO 7 (MAT02214) ESTATÍSTICA GERAL I Obrigatóri

NOTURNO 4 (MAT02214) ESTATÍSTICA GERAL I Obrigatóri

a CIÊNCIAS ECONÔMICAS -

NOTURNO 2

(MAT02214) ESTATÍSTICA GERAL I E (MAT01109) CÁLCULO DIFERENCIAL E

INTEGRAL

Obrigatóri a

CIÊNCIAS ECONÔMICAS -

V3 2

INTEGRAL

Obrigatóri a

CIÊNCIAS ECONÔMICAS 2

INTEGRAL

Obrigatóri a

ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA E SOCIAL -

NOTURNO 3

(MAT02214) ESTATÍSTICA GERAL I Obrigatóri a

ADMINISTRAÇÃO PÚBLICA E SOCIAL - NOTURNO

2 (MAT02214) ESTATÍSTICA GERAL I Obrigatóri a

Objetivos

Apresentar e discutir técnicas de estatística inferencial. Capacitar o aluno para a utilização das técnicas de inferência estatística em situações reais de pesquisa, utilizando exemplos, exercícios e possivelmente procedimentos

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computacionais. Estimular o aluno a desenvolver espírito crítico e maturidade para julgar aplicações dos assuntos estudados.

Conteúdo Programático

Semana Título Conteúdo

1 Área 1 – Amostragem e Estimação Amostragem e estimação.

Principais esquemas de amostragem.

2 Área 1 – Amostragem e Estimação

Estimador e distribuições amostrais. Características de um bom estimador (não tendenciosidade, convergência, eficiência).

Intervalos de confiança.

Intervalo para variância populacional. A distribuição qui-quadrado.

Intervalo para a média populacional. A distribuição t de student. Intervalo para a proporção. A questão do dimensionamento da amostra.

Intervalos para diferenças de médias, proporções e variâncias. A distribuição F de Snedecor.

6 Área 2 – Testes de Hipóteses

Testes de hipóteses. Tipos de erro. Significância e potência de um teste.

Testes sobre a variância, a média e a proporção populacionais.

8 Área 2 – Testes de Hipóteses Testes sobre diferença de médias.

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Testes sobre diferença de proporções. Teste de comparação de variâncias populacionais.

A distribuição “F” de Snedecor.

Análise de variância de classificação simples. A tabela ANOVA.

11 Área 3 – Análise de Correlação e Regressão Testes de associação e correlação. Tabelas de contingência.

12 Área 3 – Análise de Correlação e Regressão

Teste qui-quadrado.

13 Área 3 – Análise de Correlação e Regressão Coeficiente de correlação de Pearson. Teste de hipótese.

Regressão linear simples.

16 Recuperação RECUPERAÇÃO

Metodologia

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Carga Horária

Teórica: 60horas

Prática:0 horas

Participação ativa nas atividades propostas; Resolução das listas de

exercícios; Atendimento às sessões de dúvida e exercícios, Participação em fóruns/chats.

As estratégias avaliativas permitirão acompanhar e avaliar o rendimento ao longo do período letivo através de duas avaliações pontuais distribuídas dentro de cada uma das três Áreas, além das avaliações parciais referentes à cada Área do conteúdo programático.

Cálculo da nota final: MF = (Média das avaliações pontuais *0,3) + (Média das avaliações parciais * 0,7)

Conceitos: