Sumários

22ª aula teórica

27 Novembro 2020, 08:30 • Manuela Neves

Revisões dos conceitos: amostra aleatória, estimador, estimativa.

Propriedades dos estimadores: -- estimador centrado de variância mínima.  Demonstrações: i) a média amostral é estimador centrado do valor médio; ii) a variância amostral,  S^2 (definido no slide 178) é  estimador centrado de sigma^2.
Estimação pontual e estimação intervalar. Definição de intervalo de confiança.
Etapas necessárias à construção de um intervalo de confiança (IC) para um parâmetro. Exemplo de construção de um IC para o valor médio, no caso de uma população normal com variância conhecida. O significado e interpretação do conceito de confiança com apoio do R.

Mais distribuições importantes para a inferência: -- a distribuição qui-quadrado (definição e aplicação na obtenção da lei da variância; a distribuição t- Student: caracterização da variável e aplicação como distribuição de amostragem).
Intervalo de confiança para o valor médio no caso de uma população normal com variância desconhecida (apenas apresentação)

    21ª aula teórica

    26 Novembro 2020, 14:45 • Manuela Neves

    Revendo o  Teorema Limite Central.  A  correcção de continuidade.

    Ilustração do Teorema Limite Central com recurso ao R.
    A distribuição exponencial: a função densidade, a função distribuição cumulativa, a função geradora de momentos,
    o valor médio (determinação) e a variância.
    A propriedade da falta de memória;
    Início do Capítulo III- Introdução à Inferência Estatística.
    Os objectivos da Estatística Descritiva, da  Probabilidade e da Inferência Estatística.
    Revisão dos conceitos de população, amostra, parâmetro.
    A definição de amostra aleatória: interpretação. O conceito de estimador e estimativa. Referência  aos principais parâmetros que vamos estimar, respectivos estimadores e estimativas. Estimador e estimativa
    Estimação pontual e estimação intervalar

      21ª aula teórica

      26 Novembro 2020, 11:15 • Manuela Neves

      Revendo o  Teorema Limite Central.  A  correcção de continuidade.

      Ilustração do Teorema Limite Central com recurso ao R.
      A distribuição exponencial: a função densidade, a função distribuição cumulativa, a função geradora de momentos,
      o valor médio (determinação) e a variância.
      A propriedade da falta de memória;
      Início do Capítulo III- Introdução à Inferência Estatística.
      Os objectivos da Estatística Descritiva, da  Probabilidade e da Inferência Estatística.
      Revisão dos conceitos de população, amostra, parâmetro.
      A definição de amostra aleatória: interpretação. O conceito de estimador e estimativa. Referência  aos principais parâmetros que vamos estimar, respectivos estimadores e estimativas. Estimador e estimativa
      Estimação pontual e estimação intervalar

        Aula prática 10 (Turma Extra)

        25 Novembro 2020, 08:15 • Fernanda Maria dos Reis Torroaes Valente

        A função geradora de momentos. Resolução do exercício 2.55 b).
        Principais distribuições contínuas: normal. Cálculo de probabilidades e de quantis. Soma de normais independentes e identicamente distribuídas. Aproximação da distribuição binomial pelas distribuições Poisson e normal. Correção de continuidade. Resolução dos exercícios 2.66, 2.67, 2.69, 2.71. TPC: terminar ex. 2.67 e 2.71, resolver exs. 2.64, 2.65 (dist. uniforme discreta), 2.70, 2.74, 2.79.

        ATENÇÃO: ficou combinado que as aulas nos dias 2 e 9 de Dezembro, das 8h15 às 10h45, serão online no link https://videoconf‐colibri.zoom.us/j/98403066528  (link do horário de dúvidas da Prof. Fernanda Valente)

        Aula prática 11 (Turma 4)

        24 Novembro 2020, 14:30 • Manuel Lameiras de Figueiredo Campagnolo

        Distribuição normal.

        • Ex. 2.66 (fábrica, dist normal, consulta da tabela para ler probabilidades e quantis)
        • Ex. 2.67 (calibre pêssegos, dist normal, criação de nova v.a. discreta, valor esperado)
        • Ex. 2.69 (com solução, dist normal, soma de normais, binomial, approximação da binomial pela Poisson);
        • Ex. 2.71 (unidades na caixa, dist normal e binomial, aproximação da binomial pela normal, correcção de continuidade, soma de normais independentes)
        • TPC: Ex. 2.74 (exame, dist normal, determinar valor médio conhecendo um quantil, combinação linear de normais independentes), 2.78 (com solução, teorema do limite central), 2.86 (exame resolvido); 2.88 (exame resolvido).