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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação
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Instituto de Matemática e Estatística |
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Estatística |
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Disciplina: MAE0217 - Estatística Descritiva
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Descriptive Statistics
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Créditos Aula: |
4
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Créditos Trabalho: |
0 |
Carga Horária Total: |
60 h
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Tipo: |
Semestral
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Ativação: |
01/01/2018
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Desativação:
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Objetivos |
Possibilitar ao aluno um primeiro contato com dados reais e com as principais técnicas de análise exploratória de dados. Introduzir o uso de pacotes estatísticos. |
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Docente(s) Responsável(eis) |
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68271 - Julio da Motta Singer |
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Programa Resumido |
1. Introdução: estatística descritiva e inferência estatística, tipos de dados, bancos de dados, ordem de grandeza, precisão e arredondamento de dados quantitativos, proporções e porcentagens, taxas e números índices, sugestões para construção e apresentação de gráficos e tabelas. 2. Representação gráfica e tabular da distribuição de dados: tabelas de frequências, gráficos de barras e do tipo "torta", histogramas, função de distribuição empírica. 3. Medidas resumo: medidas de posição, de dispersão, de assimetria e curtose, gráficos do tipo "boxplot". 4. Modelos para distribuições de frequências: gráficos de probabilidade, estatística de Pearson para avaliação de aderência. 5. Associação entre variáveis qualitativas: tabelas de contingência, coeficientes de associação, sensitividade e especificidade, risco relativo, razão de chances. 6. Associação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa: homogeneidade de distribuições (análise de variância com um fator), gráficos de médias, gráficos de perfis, regressão logística. 7. Associação entre variáveis quantitativas: gráficos de dispersão, correlação linear, concordância, gráficos de perfis, regressão linear simples, suavização. 8. Associação entre três ou mais variáveis: tabelas de contingência de múltiplas entradas, distribuições multivariadas, matrizes de covariâncias, análise de variância com dois ou mais fatores, regressão linear múltipla. 9. Outros tópicos: elaboração de relatórios técnicos, análise de sobrevivência e tábuas atuariais, modelos estatísticos (parametrização e identificabilidade). |
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Programa |
1. Introdução: estatística descritiva e inferência estatística, tipos de dados, bancos de dados, ordem de grandeza, precisão e arredondamento de dados quantitativos, proporções e porcentagens, taxas e números índices, sugestões para construção e apresentação de gráficos e tabelas. 2. Representação gráfica e tabular da distribuição de dados: tabelas de frequências, gráficos de barras e do tipo "torta", histogramas, função de distribuição empírica. 3. Medidas resumo: medidas de posição, de dispersão, de assimetria e curtose, gráficos do tipo "boxplot". 4. Modelos para distribuições de frequências: gráficos de probabilidade, estatística de Pearson para avaliação de aderência. 5. Associação entre variáveis qualitativas: tabelas de contingência, coeficientes de associação, sensitividade e especificidade, risco relativo, razão de chances. 6. Associação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa: homogeneidade de distribuições (análise de variância com um fator), gráficos de médias, gráficos de perfis, regressão logística. 7. Associação entre variáveis quantitativas: gráficos de dispersão, correlação linear, concordância, gráficos de perfis, regressão linear simples, suavização. 8. Associação entre três ou mais variáveis: tabelas de contingência de múltiplas entradas, distribuições multivariadas, matrizes de covariâncias, análise de variância com dois ou mais fatores, regressão linear múltipla. 9. Outros tópicos: elaboração de relatórios técnicos, análise de sobrevivência e tábuas atuariais, modelos estatísticos (parametrização e identificabilidade). |
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Avaliação |
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Método |
Aulas e exercícios. |
Critério |
Média ponderada de provas e exercícios. |
Norma de Recuperação |
Usuais. |
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W. O. Bussab, Análise de Variância e de Regressão, São Paulo: Atual, 1986.
W. O. Bussab, P. A. Morettin, Estatística Básica, 8a ed., São Paulo: Editora Saraiva, 2013.
J. M. Chambers, W. S. Cleveland, P. A. Tukey, Graphical Methods for Data Analysis. Boston: Duxbury Press, 1983.
W. M. Cleveland, Visualizing Data, Summit, New Jersey: Hobart Press, 1993.
W. M. Cleveland, The Elements of Graphing Data, Summit: Hobart Press, 1994
M. N. Magalhães, A. C. Pedroso de Lima, Noções de Probabilidade e Estatística, 7a ed., 3ª reimpressão revista, São Paulo: Edusp, 2015.
B. F. J. Murteira, G. H. J. Black, Estatística Descritiva, Lisboa: McGraw Hill, 1983.
E. R. Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, Cheshire: Graphics Press, 1983.
J. W. Tukey, Exploratory Data Analysis, Reading: Addison Wesley, 1977. |
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