ME414 Estatística para Experimentalistas
Não se esqueça de ler as emails enviadas por mim para seu endereço DAC
Notas de aula, link: http://me414-unicamp.github.io/programa/
Sessões:
Quarta as 10hs : meet.google.com/coi-aybt-tbk
Sexta as 10hs : http://meet.google.com/ssh-weok-pxd
Para cálculo usando tabelas veja o seguinte link na sessão Tabelas: http://me414-unicamp.github.io/about/
Atendimento PED: meet.google.com/jpf-ynyr-qdw
Atendimento PAD: meet.google.com/bab-cwoh-eiy
Aula_Parte04_Analise_Bivariada
Parte 06. Eventos Equiprovaveis
Parte07_Prob_Condiconal_Independencia
Parte07_Teorema_de_Bayes_e_Aplicações
Parte08_Teorema de Bayes-Continuação
Função Distribuição Acumulada e Esperança
Parte 10. Variância de VA Discreta. Modelo Uniforme Discreta.
Modelos de Bernoulli e Binomial
Geometrica, Hipergeometrica e Poison
Parte 12. VA Continua.Uniforme e Exponencial.
Parte 14. Fundamentos de Inferência
Parte 16. IC para média amostral
Parte 17. Teste de Hipóteses p/ Proporção.
Parte 18. Teste de Hipóteses para Média Populacional
Parte 19. IC para média de Duas Populações
Parte 20. Teste Hipóteses para média de 2 Pop.
Parte 20. Teste de Hipóteses para 2 proporções.
Listas de Exercícios
Texto: Falsidade das Margens de Erro nas amostragem por Quotas
Ementa: Conceitos básicos de probabilidade e estatística descritiva. Principais distribuições discretas e contínuas: Binomial, Hipergeométrica, Poisson, Normal, t, F, Chi 2. Amostragem. Estimação, teste de hipótese e intervalo de confiança para médias, proporções e variâncias. Regressão e correlação. Análise de variância.
Bibliografia :
Notas de aula, link: http://me414-unicamp.github.io/aulas/
Statistics: Principles and Methods. R. A. Johnson and G. Bhattacharyya
Noções de Probabilidade e Estatística. M. Magalhães e A. C. P. Lima
Alguns sites de interesse:
http://www.stats.gla.ac.uk/steps/glossary
http://turnbull.mcs.st-and.ac.uk/~history/BiogIndex.html
http://www.morris.umn.edu/~sungurea/introstat/history/indexhistory.shtml
Horário de Atendimento:
http://me414-unicamp.github.io/about/
Avaliações:
Avaliação_1:
11/11/2020 as 10hs
Avaliação_2: 06 /01/2021 as 10hs (moodle, mesmo esquema da P1).
Critério de Aprovação:
Aprovação sem exame: .4x Avaliação_1+.6x Avaliação_2 >= 5,0
Softwares: R. A linguagem R pode ser obtida gratuitamente de www.R-project.org
Pode-se obter gratuitamente Acrobat para ler arquivos PDF em www.adobe.com/products/acrobat/readstep.html
Outras leituras serão recomendadas durante o decorrer do curso.
ATENÇÃO
Art. 57. O Plano de Desenvolvimento das disciplinas que exigem a realização de Exame deverá especificar:
I - uma nota mínima que dispense o aluno da realização do referido Exame. Essa nota não poderá ser inferior a 5,0 (cinco) e nem superior a 7,0 (sete); e
II
- uma nota mínima que permita ao aluno realizar o referido Exame.
Essa nota mínima especificada no Plano de Desenvolvimento não
poderá ser superior a 2,5 (dois inteiros e cinco décimos).