Pacotes Estatísticos
Universidade Federal de Minas Gerais
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Estatística

Disciplina: Pacotes Estatísticos (EST-008)
Prof.: Frederico R. B. Cruz
Período: 1º Semestre de 2022
Sala: 4069 (ICEx-Pampulha)

Apresentação do Curso

  1. Pré-requisito
  2. Estatística Geral/Programação de Computadores

  3. Objetivos da Disciplina
  4. O objetivo principal dessa disciplina é capacitar o aluno a usar recursos avançados do R, que é atualmente o principal software estatístico disponível no Departamento.

  5. Ementa
  6. Preparação de dados para análise; manipulação de dados e arquivos; geração de números aleatórios; construção de tabelas estatísticas; gráficos; interface com editores de texto; criação de scripts.

  7. Programa
    1. Introdução
      1. exercício de programação;
      2. sistemas de programação;
      3. algoritmos e fluxogramas;
      4. estruturas de dados;
      5. modularização;
    2. O R
      1. introdução; ambiente de programação: filosofia; aspectos gerais;
      2. organização de dados; expressão de dados faltantes;
      3. manipulação de dados; extração de subconjuntos; ordenação;
      4. funções do R;
      5. distribuições de probabilidade e números aleatórios;
      6. funções para análise exploratória de dados;
      7. construção de gráficos e tabelas;
      8. escrita de funções;
    3. Tópicos Avançados

  8. Critério de Avaliação
  9. A avaliação será baseada em (i) trabalhos práticos e listas de exercícios, nos quais o aluno terá a oportunidade de exercitar o uso das ferramentas apresentadas, na resolução de problemas de interesse, e (ii) avaliações teóricas, de acordo com o cronograma apresentado na Tabela 1.

    Tabela 1: Critério de Avaliação
    Atividade Data Pontos Unidades
    1ª Prova
    2ª Prova
    Trabalhos e listas de exercícios
    Suplementar
    20/mai/2022
    15/jul/2022
    abril a julho
    22/jul/2022
    30 pontos
    30 pontos
    40 pontos
    30 pontos
    1 (Introdução)
    2 (R) e 3 (Tópicos)
    1 a 3 (matéria toda)
    1 a 3 (matéria toda)

    A matéria da primeira prova será aquela lecionada até a data do evento. A matéria da segunda prova será aquela lecionada entre a primeira prova e a data de sua realização. A prova suplementar avaliará toda a matéria lecionada e é optativa àqueles que estiverem aprovados. A nota final é a soma das notas das duas melhores provas com a dos exercícios. Serão considerados aprovados os alunos frequentes que obtiverem no mínimo 60 (sessenta) pontos.

  10. Frequência

    A presença dos alunos será apurada por meio de chamada nominal. A condição da aprovação é o comparecimento do(a) aluno(a) a, no mínimo, 75 % (setenta e cinco por cento) das aulas programadas, sem abono, conforme Resolução no. 04, de 16/09/86, do Conselho Federal de Educação, registrada pelo Of. Circular no. 036/87-DRCA, de 09/02/87, da diretoria do Departamento de Registro e Controle Acadêmico da UFMG.

  11. Bibliografia

    Básica

    • F. R. B. Cruz. Notas de Aula. Departamento de Estatística - UFMG, Belo Horizonte, 2004. (disponível na homepage da disciplina Pacotes Estatísticos).
    • H. Farrer, C. G. Becker, E. C. Faria, H. F. Matos, M. A. Santos e M. L. Maia. Algoritmos Estruturados. LTC - Livros Técnicos e Científicos Editora S.A., 3ª ed., Rio de Janeiro, 1999.
    • E. A. Reis. Noções Básicas de S-PLUS for Windows®. RTE-03/1997, EST-ICEx-UFMG, Belo Horizonte, 1997 (disponível através da homepage Relatórios Técnicos - Série Ensino, Departamento de Estatística, UFMG, ou em RTE-03/97).
    • V. L. Landeiro. Introdução ao Uso do Programa R. The R Project for Statitical Computing, 2011. (disponível em Landeiro-Introducao.pdf).
    • A. Xavier, G. Narimatsu, L. Carolina, M. Gonzaga, A. Luna (or.). Manual Rcommander, 2020. (disponível em Landeiro-Introducao.pdf).
    • W. N. Venables & D. M. Smith. An Introduction to R. R Development Core Team, 2004. (disponível através da homepage do R ou em R-intro.pdf).

    Complementar

    • R. A. Becker; J. M. Chambers & A. R. Wilks. The New S Language. A Programming Environment for Data Analysis and Graphics. Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software. California, 1988.
    • W. H. Press; S. A. Teukolsky; W. T. Vetterling & B. P. Flannery. Numerical Recipes in C. The Art of Scientific Computing. Cambrigde University Press, 2ª ed., 1992.
    • W. J. Kennedy Jr. & J. E. Gentle. Statistical Computing. Marcel Dekker, Inc., New York, 1980.
    • W. N. Venables & B. D. Ripley. Modern Applied Statistical with S-PLUS . Springer-Verlag, 2ª ed., New York, 1998.
Endereços:
Atenção:
O material aqui contido deve ser tomado como um guia bastante confiável do conteúdo do curso. Entretanto, você não poderá reivindicar quaisquer direitos baseado neste material. Em particular, reservo-me o direito de alterar datas, programação ou critério de avaliação. Avisos oficiais serão sempre aqueles feitos em sala de aula.

Saturday, 04-May-2024 14:20:13 -03
Last updated: March 04, 2024
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