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| == Informações gerais == | | == Informações gerais == |
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| '''Departamento de Matemática Aplicada e Estatística''' | | '''Departamento de Matemática Aplicada e Estatística''' |
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− | '''Disciplina''': SME0806 - Estatística Computacional - 2020. | + | '''Disciplina''': SME0806 - Estatística Computacional. |
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− | '''Professor''': Mário de Castro (mcastro[@]icmc.usp.br).
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− | '''Sala''': 4-240.
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− | '''Telefone''': (16) 3373 6631.
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− | '''Aulas''': quartas-feiras, das 21:00h às 22:40h, e sextas-feiras, das 19:00h às 20:40h, na sala 5-101.
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− | * As aulas estão suspensas a partir de 16/3/2020.
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− | Atividades sugeridas:
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− | (i) Grupo de estudos de programação em R e
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− | (ii) Grupo de estudos de programação em Python.
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− | Outras atividades poderão ser incluídas.
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− | * Não haverá aulas dias 1/4 e 3/4.
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− | '''Horário de atendimento''': mediante agendamento.
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| == Apresentação da disciplina == | | == Apresentação da disciplina == |
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| [https://uspdigital.usp.br/jupiterweb/obterDisciplina?sgldis=sme0806&nomdis= Disciplina no sistema Júpiter.] | | [https://uspdigital.usp.br/jupiterweb/obterDisciplina?sgldis=sme0806&nomdis= Disciplina no sistema Júpiter.] |
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− | == Avaliação ==
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− | (i) Uma prova com peso 0,35 e média dos trabalhos em grupo com peso 0,65 e
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− | (ii) prova de recuperação.
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− | '''Prova''': 1/7/2020.
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− | '''Prova de recuperação''': data a ser combinada.
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− | ''Não'' será aplicada prova substitutiva.
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− | == Informações sobre os trabalhos ==
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− | * Máximo de sete trabalhos.
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− | * Os trabalhos devem ser entregues impressos.
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− | * Trabalhos entregues após a data prevista terão pontuação reduzida.
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− | * A interpretação do enunciado dos trabalhos é parte da avaliação.
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− | * Trabalhos semelhantes ou iguais serão devolvidos com nota 0,0.
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− | * Trabalhos de alguns grupos podem ser sorteados para apresentação oral como parte da avaliação.
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− | * A organização dos trabalhos pode seguir a estrutura (i) introdução, (ii) métodos, (iii) resultados e discussão e (iv) anexo.
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− | * Os itens (ii) e (iii) podem conter tabelas e gráficos, mas sem códigos computacionais.
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− | * Códigos computacionais devem ser apresentados como anexo.
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− | * Códigos computacionais serão avaliados em termos de simplicidade e organização.
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− | == Trabalhos ==
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− | * Os trabalhos podem ser escritos em inglês.
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− | [[Media:trab12020.pdf | Trabalho 1]] (entrega: 20/3/2020).
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− | == Material de apoio ==
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− | 1. [[Media:apresentacao2020.pdf| Números pseudoaleatórios.]]
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− | 2. [[Media:linguagemR2020.pdf| Exemplo em R.]]
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− | 3. [[Media:Exemplo-discreta2020.pdf| Amostra aleatória de uma distribuição discreta.]]
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− | 4. [[Media:rejection2020.pdf| Método de rejeição aplicado à distribuição N(0,1).]]
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− | 5. [[Media:probabilidadeMC2020.pdf| Estimativa da probabilidade de empate.]]
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− | 6. [[Media:probabilidadeMCma2020.pdf| Estimativa da probabilidade de prejuízo.]]
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− | 7. [[Media:comprimento2020.pdf| Estimativa do comprimento médio.]]
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− | 8. [[Media:Rayleigh2020.pdf| Propriedades de estimadores.]]
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− | == Páginas úteis ==
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− | [http://www.r-project.org/ The R Project for Statistical Computing.]
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− | [https://cran.r-project.org/web/views/ CRAN Task Views.]
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− | [https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml Guia de estilo da linguagem R.]
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− | [http://pt.stackoverflow.com/questions/tagged/r Perguntas e respostas sobre R (Stack Overflow em português).]
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− | [http://stackoverflow.com/questions/tagged/r Perguntas e respostas sobre R (Stack Overflow em inglês).]
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− | [http://cran.r-project.org/doc/contrib/Torgo-ProgrammingIntro.pdf Programação em R.]
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− | [http://heather.cs.ucdavis.edu/~matloff/145/PLN/RMaterials/NSPpart.pdf The Art of R Programming.]
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− | [http://adv-r.had.co.nz Advanced R.]
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− | [http://www.rseek.org/ Rseek - busca de páginas sobre o R.]
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