Universidade Federal de Minas Gerais Instituto de Ciências Exatas

Universidade Federal de Minas Gerais
Instituto de Ciências Exatas
Bárbara Vilhena de Araújo
TRABALHO DE
PROGRAMAÇÃO DE
COMPUTADORES
19 de Dezembro / 2012
Belo Horizonte / MG
Universidade Federal de Minas Gerais
Programação de Computadores
Carlos Camarão de Figueiredo
TRABALHO DE
PROGRAMAÇÃO DE
COMPUTADORES
Belo Horizonte / MG
19 de Dezembro de 2012
I. Introdução
Estre trabalho tem a finalidade de associar a Estatística com
Programação de Computadores, demonstrando toda a importância da
integração entre os cursos tanto para a vida acadêmica quanto para a vida
profissional.
No curso de Estatística, Programação de Computadores é uma das
matérias obrigatórias, apensar de só introduzir o que é programação, é
dada uma base importante que será utilizada durante todo o curso.
I.
Desenvolvimento
Podemos definir Estatística como um conjunto de técnicas para tratamento de
dados, essas técnicas são utilizadas para extrair o máximo de informações
possível e se chegar a uma conclusão. A necessidade de uma maior formalização
nos métodos utilizados, fez com que, com o decorrer dos anos e com as novas
tecnologias a Estatística se desenvolvesse numa outra direção. Devido às
facilidades computacionais, os Estatísticos preocupam-se cada vez mais com a
necessidade de desenvolver métodos de análise e exploração dos dados, com
isso percebemos a grande importância do conhecimento em computação na
carreira de um Estatístico.
Ainda estamos no início de nossa formação, mas já nos foi dito
inúmeras vezes que todo grande Estatístico deve ser também um grande
programador. Apenas se formar e Estatística não garante nosso sucesso
profissional, devemos ser completos, ou seja, ter conhecimento o suficiente para
nos destacarmos no mercado de trabalho, que está bem competitivo. Durante o
segundo período há uma matéria chamada Seminários em que são apresentados
aos alunos vários ramos que a Estatística pode ser aplicada, o conhecimento em
Programação foi exposto na maioria das palestras.
Vários programas que são utilizados para tratamento de dados necessitam
do conhecimento de algumas linguagens computacionais. O ‘R’ por exemplo, é um
programa estatístico que é utilizado para facilitar a construção de gráficos e de
analisar dados de características de qualidade. A linguagem do ‘R’ é orientada a
objetos: variáveis, dados, matrizes, entre outras funções, são armazenados na
memória ativa do computador.
Estética do ‘R’:
O desenvolvimento de softwares para cálculos estatísticos objetivou o
desenvolvimento de sistemas capazes de analisar variância, cruzar dados, verificar
mudanças de média, se houve diferença ou semelhanças entre intervalos de tempo e
todos os fatores que influenciam no resultado obtido.
Outros programas também são utilizados, os mais populares são o MiniTab e o
Excel, que é o mais básico e de acesso a todos, pois ele vem incluso no pacote
Microsoft Office. No Excel é formado um algoritmo que define a entrada, os
parâmetros e o resultado da função, ele organiza dados, realiza operações
matemáticas, arredondamento, média, função máximo e mínimo, o que ajuda na
análise de certos dados (banco pequeno). O MiniTab é mais complexo, ele realiza
análise de regressão, variância, controle de processos estatísticos, análise de
sistemas, confiabilidade, análise multivariada, métodos não-paramétricos, poder e
tamanho de amostra e monta tabelas completas. Por ser mais completo, ele é mais
utilizável, garantindo mais precisão na avaliação dos dados, isso ocorre também pelo
banco de dados ser bem maior. Quanto maior o banco de dados, mais precisão nos
resultados.
Estética do MiniTab:
Falando mais sobre o ‘R’:
O ‘R’ não foi feito para manipulação de dados em larga escala, entretanto ele tem
acesso às planilhas do Excel, e outros bancos de dados via ODBC (Opens Data Base
Connectivity), que é um padrão de acesso a sistemas gerenciados de banco de dados.
Com isso sua capacidade de manipular dados aumenta.
Há uma grande diversidade de pacotes para o ‘R’, eles contêm funções que
facilitam na análise dos dados e na aplicação da Estatística. Há pacotes básicos, que
já vêm instalados no programa e há pacotes extras que podem ser encontrados no
próprio programa ou no site www.r-project.org.
A plataforma R fornece uma ampla variedade de técnicas estatísticas, como
exemplo: modelagem linear e não linear, testes estatísticos clássicos, análise de
séries temporais, classificação e agrupamento. Oferece gráficos bem-desenhados com
ótima qualidade para publicação, por poderem ser produzidos incluindo símbolos
matemáticos e fórmulas quando necessário. Disponibiliza opções para manipulação,
armazenamento e ferramentas intermediárias para análise de dados, além de
facilidades gráficas de dados visualizadas na tela ou impressas. Possui um conjunto
de operadores para cálculos sobre quadros de dados, principalmente matrizes e uma
linguagem de programação bem desenvolvida de forma simples e efetiva que inclui
condicionais, alças, funções recursivas definidas pelo usuário, e facilidades para
entrada e saída. Além de ser disponível para muitas plataformas incluindo Unix, Linux,
Macintosh e Windows.
A linguagem do programa é bem simples, por ser o Software Livre. Seus códigos
fontes são gerenciados por um grupo chamado Core Development Team. A vantagem
de ter o código aberto é que falhas podem ser detectadas e corrigidas rapidamente e
atualizações podem ser disponibilizadas em uma questão de dias. Os valores
numéricos ou caracteres estão dispostos em forma de matrizes, vetores ou data
frame, a vírgula separa argumentos e as casas decimais são representadas por ponto,
acentos, espaços e as letras maiúsculas e minúsculas são diferenciados, o símbolo “#”
indica que um comentário será inserido, assim ele será ignorado pelo ‘R’ e não será
salvo na memória.
Alguns exemplos de comandos
1) rep(5,n) => vetor que contém n vezes o número 5. Exemplo:
>rep(7,3) <ENTER>
[1] 7 7 7
2)seq(a,b,c) => cria o intervalo [a,b] separado em c unidades. Exemplo:
> seq(1,10,2)
[1] 1 3 5 7 9
3) gl(i,r) => cria um vetor representado pela sequência de 1 até i com r repetições
em cada nível. Exemplo:
> gl(4,3)
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4
Levels: 1 2 3 4
rank(V) => exibe a posição de cada valor do vetor V ordenado.
sort(V) => exibe os valores do vetor V em ordem crescente.
Gráficos
Para cada gráfico a ser formado há um comando, são eles:
Esses são alguns comandos básicos utilizados para demonstrar o tipo de
linguagem do ‘R’.
O ‘R’ é o programa mais básico e o mais fácil de visualizar o quanto saber
programar é essencial à um Estatístico. Hoje em dia a informática domina todos os
ramos de atuação, com isso é necessário dedicar-se à Computação.
Os programas facilitam a vida do Estatístico, poupando-os de tempo e trabalho
pois se as formulas são conhecidas, não é necessário aplicá-las substancialmente em
cada momento do seu trabalho, um programa pode ser feito que receba os dados e
assim os cálculos podem ser feitos de acordo com as fórmulas. Programação
maximiza a eficácia do trabalho.
III.Conclusão
Foi possível concluir com esse trabalho que saber programar é de extrema
importância para qualquer Estatístico. Por exemplo, é preciso expor um trabalho e em
planilhas do Excel, com os dados e exemplificar de forma sucinta as porcentagens das
amostras colhidas e para isso são feitos gráficos, há como fazer um gráfico dinamico e
cheio de utilidades com o visual basic que utiliza o C.
FIM