STA001 - Probabilidade e Estatística Prof. Adriano Pasqualotti

STA001 - Probabilidade e Estatística
Prof. Adriano Pasqualotti
Plano de Ensino – 2004-1
PLANO DE ENSINO
: Ciência da Computação
: STA001 - Probabilidade e Estatística
: III
: 60 horas/aula
: 4 (teóricos)
: DMD500 - Lógica para Computação
: Adriano Pasqualotti
Justificativa da disciplina
A disciplina de Probabilidade e Estatística reveste-se de especial significado em função da crescente utilização dos métodos de análise
estatística, por parte de todos aqueles que, em nosso país, se empenham em dar, mediante execução de pesquisa, a sua contribuição ao
progresso da ciência. Quer em relação às pesquisas de cunho experimental, quer no campo das investigações não-experimentais, o
conhecimento e a aplicação das técnicas estatísticas assumem hoje um papel de extrema relevância, em função da grande amplitude e
complexidade dos fenômenos que são objetos de estudo, e da capital importância de uma adequada interpretação da massa cada vez
maior de informações que a crescente sofisticação dos recursos de processamento de dados permite coletar e analisar.
Ementa
Probabilidade: conceito e teoremas fundamentais. Variáveis Aleatórias. Distribuições de Probabilidade. Estatística Descritiva. Noções de
Amostragem. Inferência Estatística: Teoria da Estimação e testes de Hipóteses. Regressão linear simples. Correlação.
Conteúdo programático
1. Projeto de pesquisa estatística
1.1. Roteiro básico
1.2. Metodologia
1.3. Delineamento geral do estudo
2. Introdução a estatística
2.1. Visão sistêmica da estatística
2.2. Termos
2.3. Natureza dos dados
2.4. Escalas
2.5. Tipos de amostragens aleatórias
2.6. Dígitos pseudo-aleatórios
2.7. Apresentando dados visualmente
3. Notas metodológicas
4. Medidas de tendência central
4.1. Média aritmética, mediana e moda
5. Medidas separatrizes
5.1. Quartil, decil e percentil
6. Medidas de dispersão
6.1. Desvio padrão e variância
7. Probabilidade
7.1. Eventos favoráveis e possíveis
7.2. Árvore das probabilidades
8. Distribuição binomial
8.1. Eventos independentes e mutuamente excludentes
8.2. Média aritmética e variância de uma distribuição binomial
9. Prova de hipótese
9.1. Hipótese nula, erros e região crítica
9.2. Poder de um experimento
10. Distribuição normal
10.1. Curva normal, parâmetros e normal reduzida
11. Distribuição qui-quadrado
11.1. Teste de aderência e teste de independência
12. Distribuição t (Student)
12.1. Distribuição de médias amostrais
12.2. Erro padrão da média
12.3. Teorema central do limite
12.4. Intervalos de confiança
12.5. Tamanho mínimo da amostra
13. Correlação linear simples
13.1. Coeficiente de correlação linear de Person
13.2. Coeficiente de determinação
14. Regressão linear simples
14.1. Reta interpolatriz
Curso
Disciplina
Semestre
Número de aulas
Número de créditos
Pré-requisitos
Professor responsável
14.2. Equações normais de regressão
15. Comparação entre médias
15.1. Pequenas amostras
15.2. Grande amostras
15.3. Análise de variância
16. Comparação entre variâncias
Objetivos da disciplina
Formar profissionais capazes de identificar as situações `as quais os métodos de análise estatísticas poderiam ser aplicados com
propriedade aos dados de cunho computacional, visando ao seu domínio para benefício do progresso da informática
Desenvolvimento metodológico
Para ministrar a disciplina de Probabilidade e Estatística utilizar-se-á as técnicas de: aulas dialogadas, estudo dirigido e estudo de caso.
As atividades propostas serão: pesquisa bibliográfica, análise de textos, exercícios e trabalhos práticos. Os recursos utilizados serão:
quadro de giz, apostilas e livros didáticos.
Forma de Avaliação
O aluno será avaliado com base no desempenho nas provas, as quais serão avaliadas com nota entre 0,0 e 10,0. Conforme regulamento da
universidade, a freqüência às aulas é obrigatória. Serão realizadas duas provas escritas (P1 e P2), uma sobre Estatística e outra sobre
Probabilidade, as quais deverão ser desenvolvidas sem o auxílio de qualquer material didático. Os únicos materiais permitidos, além da
calculadora, são tabelas estatísticas, as quais serão entregues ao aluno durante o desenvolvimento do conteúdo. A média geral da
disciplina será calculada da seguinte forma:
P+P
MG = 1 2 ,
2
onde MG é a média aritmética das duas provas. A nota será calculada com duas casas decimais, e posteriormente truncada para uma casa
decimal. Será considerado aprovado o aluno que obtiver freqüência ≥ 75% e MG ≥ 7,0. Será considerado reprovado o aluno que tiver
freqüência < 75% ou MG < 3,0. O aluno que obtiver freqüência ≥ 75% e MG < 7,0 e ≥ 3,0 estará em exame (E). O aluno que não fizer
uma das provas poderá recuperar a nota através da prova de recuperação (PR). Tanto a prova de recuperação como o exame são provas
comulativas. A chamada para verificação de presença dos alunos será realizada duas vezes: a primeira às 19:20 horas e a segunda às
21:10 horas.
Cronograma
As datas sugeridas para o desenvolvimento do conteúdo, bem como para a realização das provas são:
Data
Aula
Atividade
08/03/2004
1
Apresentação do plano de ensino; projeto de pesquisa estatística; Introdução à estatística
15/03/2004
2
Notas metodológicas; Medidas de tendência central
22/03/2004
3
Medidas separatrizes; medidas de dispersão
29/03/2004
4
Introdução à probabilidade
05/04/2004
5
Distribuição binomial
12/04/2004
6
Prova de hipótese
19/04/2004
7
Distribuição normal
26/04/2004
8
Primeira prova
03/05/2004
9
Distribuição qui-quadrado
10/05/2004
10
Distribuição t (Student)
17/05/2004
11
Correlação linear simples
24/05/2004
12
Regressão linear simples
31/05/2004
13
Comparação entre médias
07/06/2004
14
Comparação entre médias
14/06/2004
15
Comparação entre variâncias
21/06/2004
16
Segunda prova
28/06/2004
17
Prova de recuperação
05/07/2004
18
Exame
Bibliografia básica
BARBETTA, Pedro A. Estatística aplicada às ciências sociais. Florianópolis: EFSC, 1994.
COSTA, Sérgio Francisco. Introdução ilustrada à estatística. São Paulo: Harbra, 1992.
GOMES, Frederico P. Curso de estatística experimental. Piracicaba: Nobel, 1990.
LIPSCHUTZ, Seymour. Probabilidade. São Paulo: Makron Books, 1993.
MENDENHALL, W. Probabilidade e estatística. Ed. Campus, 1985.
SPIEGEL, Murray R. Probabilidade e estatística. São Paulo: McGraw-Hill, 1978.
SPIEGEL, Murray R. Estatística. São Paulo: Makron Books, 1993.
Bibliografia complementar
FELLER, William. Introdução à teoria das Probabilidades e suas aplicações. São Paulo: Edgard Blucher, 1976.
LOPES, Paulo A. Probabilidade & estatística. Rio de Janeiro: Reichman & Affonso, 1999.
ROSS, Sheldon. Probability models for computer science. Hardcover, 2001.
SIDIA, M. Callegari-Jacques. Bioestatística: princípios e aplicações. Porto Alegre: ArtMed, 2003.