Estatística Descritiva (MAE0217)

Julio da Motta Singer (sala A-202)
Horário: 3a feira das 8:00h às 9:40min e 5a feira das 10:00h às 11:40min
Sala: B-1
Monitor: José Valdenir de Oliveira Junior (denividal@ime.usp.br)
Atendimento: 5a feira das 12:00 às 13:00 (Sala de monitores, Bloco B)

• Programa

1. Introdução
   1. Estatística descritiva e inferência estatística
   2. Tipos de dados
   3. Obtenção de dados
   4. Bancos de dados
   5. Ordem de grandeza, precisão e arredondamento de dados quantitativos
   6. Proporções e porcentagens
   7. Taxas e números índices
   8. Sugestões para construção e apresentação de gráficos e tabelas
      
      
2. Representação gráfica e tabular de distribuição de dados
   1. Tabelas de frequências
   2. Gráficos de barras e do tipo torta (pizza)
   3. Histogramas
   4. Função de distribuição empírica
      
      
3. Medidas resumo
   1. Medidas de posição
   2. Medidas de dispersão
   3. Medidas de assimetria e curtose
   4. Gráficos do tipo caixa (“box plots”)
      
      
4. Modelos para distribuições de frequências
   1. Distribuições de probabilidade
   2. Gráficos de probabilidade (ou do tipo QQ)
   3. Estatística de Pearson para avaliação de aderência
      
      
5. Associação entre duas variáveis qualitativas
   1. Tabelas de contingência
   2. Coeficientes de associação
   3. Sensibilidade e especificidade
   4. Risco relativo
   5. Razão de chances
      
      
6. Associação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa
   1. Gráficos de médias
   2. Gráficos de perfis
   3. Homogeneidade de distribuições (Análise de variância com um fator)
   4. Regressão logística
      
      
7. Associação entre duas variáveis quantitativas
   1. Gráficos de dispersão
   2. Correlação linear
   3. Concordância
   4. Gráficos de perfis
   5. Regressão linear simples
   6. Suavização
      
      
8. Associação entre três ou mais variáveis
   1. Tabelas de contingência de múltiplas entradas
   2. Distribuições multivariadas
   3. Matrizes de covariâncias
   4. Análise de variância com dois ou mais fatores
   5. Regressão linear múltipla
      
      
9. Outros tópicos
   1. Elaboração de relatórios técnicos
   2. Análise de Sobrevivência e Tábuas atuariais
   3. Modelos estatísticos
   4. Parametrização e identificabilidade
   5. Noções de inferência estatística
   6. Estimação pontual e por intervalos
   7. Testes de hipóteses

• Bibliografia

“Chegarei aonde puder, rematou o Sr. José com uma serenidade que não parecia ser sua. Como se fosse essa a conclusão lógica do que tinha pensado,
entrou numa papelaria e comprou um grosso caderno de folhas pautadas, dos usados pelos estudantes para apontar as matérias de ensino
à medida que julgam que as vão aprendendo.”
José Saramago, Todos os nomes.

1. Anderson, A.J.B. (1989). Interpreting data: a first course in Statistics. London: Chapman and Hall.
2. Berry, D. A. (1996). Statistics: A Bayesian perspective. Belmont, CA: Duxbury Press.
3. Bussab, W.O. (1986). Análise de variância e de regressão. São Paulo: Atual.
4. Bussab, W.O. e Morettin, P.A. (2017). Estatística Básica, 9a Edição. São Paulo: Saraiva.
5. Bussab, W.O., Miazaki, E. e Andrade, D.F. (1990). Introdução à análise de agrupamentos. São Paulo: Associação Brasileira de Estatística.
6. Caulcutt, R. and Boddy, R. (1983). Statistics for analytical chemists. London: Chapman and Hall.
7. Chambers, J.M., Cleveland, W.S. e Tukey, P.A. (1983). Graphical methods for data analysis. Boston: Duxbury Press.
8. Cleveland, W.M. (1993). Visualizing data. Summit, New Jersey: Hobart Press.
9. Cleveland, W.M. (1994). The elements of graphing data. Summit, New Jersey: Hobart Press.
10. Ehrenberg, A.S.C. (1981). The problem of numeracy. The American Statistician, 35, 67-71.
11. Fienberg, S.E. (1979). Graphical methods in Statistics. The American Statistician, 33, 165-178.
12. Hosmer, D.W. and Lemeshow, S. (2000). Applied logistic regression. New York: Wiley
13. James, G., Witten, D., Hastie, T. and Tibshirani, R. (2014). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. New York: Springer.
14. Kleinbaum, D.G (1996). Survival analysis. New York: Springer-Verlag.
15. Loether, H.J. and McTavish, D.G. (1976). Descriptive and inferential Statistics: An introduction. Boston: Allyn and Bacon, Inc.
16. Magalhães, M.N. e Lima, A.C.P. (2013). Noções de Probabilidade e Estatística, 7a. edição, revista, 2a. reimpressão. São Paulo: EDUSP.
17. Morettin, P.A. e Singer, J.M. (2021). Estatística e Ciência de Dados (versão parcial em elaboração).
    http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0217/cdados2021out12.pdf
    
18. Murteira, B.F.J. e Black, G.H.J. (1983). Estatística descritiva. Lisboa: McGraw-Hill.
19. Tufte, E.R. (1983). The visual display of quantitative information. Cheshire, Conn.: Graphics Press.
20. Tukey, J.W. (1977). Exploratory data analysis. Reading, Mass: Addison Wesley.
21. Tukey, J.W. (1990). Data-based graphics: visual display in the decades to come. Statistical Science, 5, 327-339.
22. Runyon, R.P. and Haber, A. (1991). Fundamentals of behavioral statistics, 7th edition. New York: McGraw-Hill.
23. Peatman, J.G. (1947). Descriptive and sampling statistics. New York: Harper & Brothers.
24. Wainer, H. (1984). How to display data badly. The American Statistician, 38, 137-147.

• Motivação para estudar

• - Vídeo interessante: https://www.youtube.com/watch?v=q_llWwVsZ_U

• Recursos computacionais

• - Utilizaremos preferencialmente o pacote estatístico R (domínio público). Documentação para o pacote (inclusive em português) pode ser encontrada no sítio http://www.r-project.org/
• - Os alunos poderão utilizar os computadores do CEC (Centro de Ensino de Computação).

• Avaliação

1. Exercícios (20%)
   Grupos de 7 alunos.
2. Provas (80%)
   Datas: 16/04/2020 e 18/06/2020
   Duração: 2 horas (sem prorrogação)
3. Critério de aprovação: nota mínima = 5.0 e frequência mínima = 70%
4. Reavaliação:
5. Notas: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0217/mae02172020notas.xlsx

• Conjuntos de dados

• Listas

1. Lista 1: Exercícios 4, 5 e 6 do capítulo 2 e 1 (analise uma variável de cada tipo), 6, 7, 12, 15, 17 18, 25 28 e 32 do Capítulo 3 de Morettin e Singer (2020). Entrega em 26/03/2020.
2. Lista 2: Exercício 33 do Capítulo 3 e Exercícios 1, 4, 5, 7, 12, 14, 19 e 23 do Capítulo 4 de Morettin e Singer (2020 versão março). Entrega em 16/04/2020.
3. Lista 3 Exercícios de Morettin e Singer (2020). Exercícios 1, 4, 8, 9 e 10 do Capítulo 5 de Morettin e Singer (2020 versão abr20). Entrega em 07/05/2020.
4. Lista 4 Exercícios de Morettin e Singer (2020). Exercícios 1, 2, 3, 5, 7 e 15 do Capítulo 6 de Morettin e Singer (2020 versão mai14). Entrega em 28/05/2020.
5. Lista 5 Exercícios de Morettin e Singer (2020). Exercícios 18, 19, 20, 21 e 22 do Capítulo 6 e 5 do Capítulo 8 de Morettin e Singer (2020 versão jun03). Entrega em 18/06/2020.
6. Lista 6 Exercícios de Morettin e Singer (2020). Exercícios 3 e 4 do Capítulo 7 de Morettin e Singer (2020 versão jun21). Entrega em 30/06/2020.
7. Estudo dirigido: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0217/ANOVA.pdf
8. Link para detalhes sobre modelagem de pandemias: https://www.youtube.com/watch?v=gSqIwXl6IjQ&feature=youtu.be

• Aulas no período de quarentena
  • Aulas virtuais: terças às 08:30 e quintas às 10:00 via Google meet.
  • Link para as aulas de terça feira: meet.google.com/rgd-ypdy-ekb
  • Link para as aulas de quinta feira: meet.google.com/hsv-pwms-ass