Migração do blog Ciência em Progresso

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Estatística e Probabilidade - Aula 04: Técnicas de Somatório

 Aula sobre Técnicas de somatório da disciplina de Estatística e probabilidade no primeiro período emergencial da UFSJ, 2020.1, campus Auto Paraopeba. Todo o material e as vídeo-aulas, também serão divulgadas no blog.

 

 

Podcast - Técnicas de Somatório

Estatística e Probabilidade - Aula 01: Definições Gerais da Estatística

 Aula sobre Definições Gerais da Estatística da disciplina de Estatística e probabilidade no primeiro período emergencial da UFSJ, 2020.1, campus Auto Paraopeba. Todo o material e as vídeo-aulas, também serão divulgadas no blog.

 

O podcast dessa aula, segue:

 

Estatística e Probabilidade - Aula 00: Apresentação

 Aula de apresentação da disciplina de Estatística e probabilidade no primeiro período emergencial da UFSJ, 2020.1, campus Auto Paraopeba. Todo o material e as vídeo-aulas, também serão divulgadas no blog.

 

R como uma ferramenta para sua profissão

Essa proposta tem por finalidade que a linguagem R não é somente destinada a análise de dados. Hoje com o RMarkdown ela pode proporcionar muito. Mesmo para leigos como eu, em desenvolvimento de páginas Web (HTML), juntamente com o RStudio, consigo apresenta forma simples de contruir de uma página website pessoal a livros em HTML.

Suporte para a apresentação:

• Exemplos (acrecentado o exemplo tcltk::canvas())
  
• Apresentação (Feitas correções 20/08/2020)
  

Desenvolvimento de pacotes em R

 Seguem apostilas produzidas para o desenvolvimento de pacotes em R:

• Apostila 1
• Apostila 2
• Apostila 3

 Abaixo segue a live apresentada aos Seminários Café com Matemática (DEMAT/UFSJ):

Materiais da apresentação:

• Apresentação (Abram pelo Adobe Reader + Plugin Flash Payer para ver as ilustrações animadas)
• Arquivos_Suporte
  

 

Transformação para uma variável aleatória normal padrão

Distribuição Bernoulli e Binomial

Intervalo de confiança para dados emparelhados

Regressão Simples ou Regressão Múltipla?

Instalando o R e RStudio

Regressão Linear Múltipla no R com interpretações

Aula realizada dia 20/06/2017.

Análises de Variâncias no R

Vídeo-Aula realizada em 30/05/2017 na disciplina de Estatística II para o curso de Ciências Contábeis (UFSJ).

Como ativar pacotes R órfãs (desativados)

midrangeMCP 2.1

Segue a apresentação (live) do pacote R midrangeMCP na sua versão 2.1. Link para a versão no repositório: https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/midrangeMCP/

 

Teoremas Limite

 Nesse material procuramos apresentar o assunto sobre Teoremas Limite:

• Convergência em probabilidade  e Lei fraca dos grandes números; 
• Convergência quase certa e Lei forte dos grandes números; 
• Convergência em distribuição e o teorema central do limite

Segue o link: <<link>>

Bons Estudos! 

Vetores Aleatórios

Nesse material procuramos apresentar o assunto sobre vetores aleatórios:

•  Distribuições marginais e condicionais;
• Momentos condicionais;
• Independência estocástica;
• Distribuições de transformações de vetores aleatórios;
• Esperança condicional;
• Principais disctribuições.

Segue o link: <<link>>

Bons Estudos! 

Variável Aleatória

Nesse material procuramos apresentar o assunto sobre variáveis aleatórias:

•  Definição sobre Variável Aleatória;
• Função de distribuição acumulada;
• Principais distribuições de probabilidade: propriedades e exemplos de aplicações;
• Esperança;
• Variância;
• Função Geradora de momentos;
• Função Características;
• Desigualdades

Segue o link: <<link>>

Bons Estudos!

Conceitos de probabilidade

Nesse material procuramos apresentar os conceitos básicos sobre probabilidade:

• Experimento aleatório;
• Espaço de probabilidade;
• Probabilidade condicional;
• Teorema de Bayes;
• Independência de eventos

Segue o link: <<link>>

Bons Estudos!

Software Estatístico R: uma introdução

PALESTRA: Software Estatístico R: uma introdução
EVENTO: VI SEBIO - Semana De Engenharia de Bioprocessos da UFSJ
LOCAL E DATA:  Anexo da Biblioteca (UFSJ/CAP), dia 15/06/2018 às 17h

MATERIAIS PARA DOWNLOADS (PALESTRA)

APRESENTAÇÃO: <<link>>

ADICIONAIS: <<link>>

PÁGINAS E POSTAGENS DO BLOG RELACIONADAS A APRESENTAÇÃO

• Introdução ao R
• Basic R - Um curso introdutório
• Advanced R - Um curso avançado
• Curso: Estatística Experimental no R, Sisvar e SAS
• Curso de análise de experimentos usando o R,
• Curso de Análises de Experimentos no R
• Tutorial sobre o pacote midrangeMCP

Auto Multiple Choice (Tutorial 1.0)

O Auto Multiple Choice é uma ferramenta muito poderosa para o desenvolvimento e correção de provas. Um programa que auxiliará bastante os professores. Vendo a deficiência em tutoriais do programa, resolvi escrever em detalhes como desenvolvermos e corrigirmos provas, uma experiência pessoal.

O tutorial segue nesse <<link>>, e o arquivo compactado do projeto nesse <<link>>. Espero que gostem e aproveitem!!!!

Resoluções do Mood, A. M.; Graybill, F. A.; Boes, D. C. (1974)

Pessoal, uma lista de exercícios resolvidos na área de estatística muito procurado é do livro Introduction to the Theory of Statistics de Mood, A. M.; Graybill, F. A.; Boes, D. C. (1974). Durante a disciplina de Probabilidade I, ministrada pelo Prof.º Devanil Jacques, como um dos requisitos dessa disciplina foi sugerido a resolução de exercícios do Mood. Dessa forma, pensando na propagação do conhecimento, fizemos uma apostila com algumas resoluções. Mais a frente iremos acrescentando essas resoluções. E quem tiver interesse de contribuir no conteúdo dessas resoluções, será um prazer.

Link: <<LINK>>

Curso de Análise de Experimentos usando o R

O curso de análise de experimentos usando o R foi oferecido ao departamento de Fisiologia da UFLA.

Segue o link da apostila: <<LINK>>

Curso Análises de Experimentos no R

Esse material foi resultado do Curso Análises de Experimentos no R ministrado no Núcleo de Estudos de Fitopatologia da UFLA em 2015.

Segue o link da Apostila: link 
Segue o link do Material zipado: link

Tutorial sobre o pacote midrangeMCP versão 1.3

O pacote midrangeMCP realiza a aplicação de quatro tipos de testes de comparações múltiplas: TM, SNKM, SKM e SKR.

Esses testes foram desenvolvidos com base na distribuição midrange estudentizada externamente, similares aos testes de Tukey, de SNK e de Scott-Knott. O desempenho desses testes (Erro tipo I e Poder)  foram superiores aos testes de Tukey, de SNK e de Scott-Knott em quase todas as situações, exceto sob nula parcial.

Blog de volta!!!

Pessoal, depois de muitas reclamações, eu voltei. Estive ausente nas postagens devido a trâmites de tese, e isso toma muito tempo!!!!

Enfim, a partir de hoje começarei a postar meus minicursos, e experiências com a estatística. As postagens anteriores, estão com alguns links inativos e voltaremos tudo novamente.

Att

AULA 9 - (ÚLTIMA AULA) Parcelas subsubdivididas

Nessa aula, iremos abordar o assunto sobre experimentos com parcelas subsubdivididas.

O experimento foi retirado do Livro: BANZATTO David Ariovaldo; KRONKA Sérgio do Nascimento. Experimentação agrícola. 4ed. Jaboticabal: Funep, 2006. 237p.

O exemplo está na página 154 desse livro, do qual retrata um experimento sobre a cultura da beterraba, avaliando Datas de Plantio, Aplicação de Inseticida e Época de Colheita.

Sisvar

• Aula 9 - Parte 1: Experimento em Parcela Subsubdividida - Flávia.pdf
• Arquivo (.dbf): Experimento parcela subsubdivididas.DB

Vale ressaltar que o caderno amarelo do Prof. Daniel, iremos usar bastante agora. Abaixo segue o link:

• Caderno Amarelo - Link

Aula 08 - Análise de experimentos com parcela subdividida

Quando trabalhamos com mais de um erro no modelo experimental, as análise passam a ficar mais complicadas. Um exemplo, é a análise com parcelas subdivididas, do qual será base de assunto para essa aula.

Segue abaixo as rotinas:

AULA: aula 08

SISVAR: arquivo-dbf

R: arquivo-r, arquivo-txt

Aula 07 - Continuação de Análise fatorial

Na continuação sobre o assunto sobre análise fatorial, iremos trabalhar nessa aula, um experimento com três fatores com interação significativa.

Abaixo segue o material:

AULA 07: (Link)

SISVAR: EfPTrigo.dbf

PROGRAMA R: analise.r, EfPTrigo.csv, EfPTrigo.xls.