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Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Matemática e Estatística
 
Estatística
 
Disciplina: MAE0217 - Estatística Descritiva
Descriptive Statistics

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2012 Desativação: 31/12/2017

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.
 
 
 
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).
 
 
 
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).
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas e exercícios.
Critério
Média ponderada de provas e exercícios.
Norma de Recuperação
Usuais.
 
Bibliografia
     
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., 2ª reimpressão revista, São Paulo: Edusp, 2013.

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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