Esta disciplina é oferecida para o curso de pós-graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal de Santa Catarina.
Estou ministrando esta disciplina para às terças-feiras, das 8h20min às 11h50min na sala 106 do INE, no CTC, a partir de 09/03/2026
### Slides das aulas (na tabela mais abaixo)####
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Estatis - Conjunto de simulações estatísticas.
Tabelas da distribuição normal padrão e t de Student.
2 Análise exploratória de dados
2.1 Apresentação de
software estatístico
2.2 Distribuição de
freqüências e histograma
2.3 Medidas de locação
e de dispersão
2.4 Diagramas em caixas
3 Modelagem probabilística
3.1 Conceito de
variável
aleatória e distribuição de probabilidades
3.2 Modelos binomial e de
Poisson
3.3 Modelos uniforme,
exponencial
e normal
3.4 Comentários gerais
sobre geração de números aleatórios e
simulação
4 Inferência estatística
4.1
Conceitos
básicos: parâmetros, estatísticas e
distribuições
amostrais.
4.2
Estimação
de parâmetros
4.3
Intervalos
de confiança
4.4 Testes
de hipóteses
4.5 Teste
t para a comparação de dois sistemas computacionais
5 Tópicos especiais
Avaliação da aprendizagem: 50% prova e 50% exercícios aplicativos.
Bibliografia
BARBETTA,
P. A.;
REIS, M. M.; BORNIA, A. C. Estatística para Cursos de
Engenharia, Computação e Ciência
de Dados. 4. ed. Rio de janeiro: LTC, 2024.
BARBETTA, P. A. Estatística
Aplicada às Ciências Sociais. 9ª. ed. –
Florianópolis: Ed. UFSC, 2015.
BUSSAB, Wilton O., MORETTIN, Pedro A.
Estatística Básica. 5ª ed. São Paulo:
Saraiva, 2003
JAIN, R. – The art of computer systems performance
analysis:
techniques for experimental design, measurement, simulation, and
modeling.
USA: John Wiley & Sons, 1991.
LEVINE, D. M., STEPHAN, D., KREHBIEL, T.
C., BERENSON, M. L. Estatística: Teoria e
Aplicações - Usando Microsoft Excel em
Português. 5ª ed. – Rio de Janeiro: LTC, 2005.
MAGALHÃES, A. N., LIMA, A. C. P. –
Noções
de probabilidade e estatística. 4 ed. São
Paulo:
EDUSP, 2002.
MONTGOMERY, Douglas C., RUNGER, G. C., HUBELE, N. F.
Estatística Aplicada à Engenharia, 2ª ed., Rio de
Janeiro: LTC, 2004.
TRIOLA, M. F. – Introdução à
Estatística, 9ª ed., Rio de Janeiro: LTC, 2005.
1ª
semana: apresentação da disciplina,
introdução, planejamento de
pesquisa. Presencial
2ª
semana: fontes de erros em pesquisa, Análise Exploratória
de Dados
(tabelas, gráficos), Pré-análise. Remota
(síncrona).
3ª
semana: Análise Exploratória de Dados (medidas de
síntese,
diagramas em caixa, software estatístico). Remota
(síncrona).
4ª
semana: Probabilidade (axiomas, propriedades, probabilidade
condicional), Variáveis Aleatórias. Remota
(síncrona).
Entrega da Lista de Exercícios 1
(delineamento do trabalho acadêmico)
5ª
semana: Modelos probabilísticos teóricos discretos e
contínuos.
Remota (síncrona).
6ª
semana: Prova 1 (Análise Exploratória de Dados,
Probabilidade,
Modelos Probabilísticos). Presencial.
7ª
semana: Amostragem e Distribuições Amostrais, uso de
software estatístico.
Presencial.
8ª
semana: Estimação de Parâmetros de Média e
Proporção (por ponto e
intervalo), tamanho de amostra. Presencial.
Entrega da Lista de Exercícios 2
(Análise Exploratória de Dados)
9ª
semana: Testes de hipóteses (conceitos, teste de 1 média
e 1
proporção), software estatístico. Presencial.
10ª
semana: Testes de hipóteses (diferenças entre
variâncias,
médias), software estatístico. Presencial.
11ª
semana: Poder do teste de hipóteses (para 1 média, 1
proporção, 2
médias), software estatístico. Presencial.
12ª
semana: Análise de Variância, outras técnicas de
inferência e
análise multivariada. Presencial.
13ª
semana: Análise de correlação e Regressão.
Presencial.
13ª
semana: Prova 2 (Estimação de Parâmetros, Testes de
Hipóteses e
Análise de Variância). Presencial.
14ª
semana: Entrega da Lista de Exercícios 3
(Distribuição amostral,
Estimação de Parâmetros e Testes de
Hipóteses).