UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO FORMULÁRIO DE IDENTIFICAÇÃO DA DISCIPLINA

UNIDADE: FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E ENGENHARIAS
DEPARTAMENTO: DEPARTAMENTO DE PRODUÇÃO INDUSTRIAL
DISCIPLINA: Estatística Computacional
CARGA HORÁRIA: 30	CRÉDITOS: 2	CÓDIGO: FCEE02-15074
MODALIDADE DE ENSINO: Presencial		TIPO DE APROVAÇÃO: Nota e Frequência

 

STATUS	CURSO(S) / HABILITAÇÃO(ÕES) / ÊNFASE(S)
Obrigatória	FCEE - Engenharia de Produção (versão 2)

TIPO DE AULA	CRÉDITO	CH SEMANAL	CH TOTAL
Teórica	2	2	30
TOTAL	2	2	30

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EMENTA:

INTRODUçãO AO SOFTWARE ESTATíSTICO R: CRIAçãO E ARMAZENAMENTO DE VARIáVEIS; VETORES E MATRIZES; MEDIDAS DE RESUMO; CLASSES DE OBJETOS; ENTRADA E SAíDA DE DADOS; EXTRAçãO DE AMOSTRAS; SISTEMA DE EQUAçõES LINEARES; GRáFICOS; FUNçõES; CORRELAçãO; DERIVAçãO E INTEGRAçãO; REGRESSãO LINEAR SIMPLES; PROBLEMA DE PROGRAMAçãO LINEAR; DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO; GRáFICO DE PARETO; GRáFICOS DE CONTROLE DE SHEWHART. GERAçãO DE NúMEROS PSEUDO-ALEATóRIOS. MéTODO DE SIMULAçãO DE MONTE CARLO. SIMULAçãO ESTOCáSTICA: GERAçãO DE VARIáVEIS ALEATóRIAS; MéTODO DA TRANSFORMAçãO INVERSA; MéTODO DA CONVOLUçãO; MéTODO DE ACEITAçãO-REJEIçãO. GERAçãO DE NúMEROS ALEATóRIOS DISCRETOS: DISTRIBUIçãO DE BERNOULLI; DISTRIBUIçãO BINOMIAL; DISTRIBUIçãO BINOMIAL NEGATIVA; DISTRIBUIçãO GEOMéTRICA. MéTODOS BOOTSTRAP E JACKKNIFE.

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OBJETIVO(S):

UTILIZAR RECURSOS COMPUTACIONAIS PARA ANáLISE DE DADOS ESTATíSTICOS. UTILIZAR TéCNICAS ESTATíSTICAS EM MODELOS DE SIMULAçãO.

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BIBLIOGRAFIA:

BIBLIOGRAFIA BáSICA:

1) DALGAARD, P. INTRODUCTORY STATISTICS WITH R. SPRINGER, 2008. E-BOOK.

2) EFRON, B.; TIBSHIRANI, R. J. AN INTRODUCTION TO THE BOOTSTRAP. CHAPMAN AND HALL, 1993.

3) GENTLE, J. E. COMPUTATIONAL STATISTICS. SPRINGER, 2009. E-BOOK.

4) RUBINSTEIN, R. Y. SIMULATION AND THE MONTE CARLO METHOD. JOHN WILEY et SONS, 1981.

5) SPECTOR, P. DATA MANIPULATION WITH R. SPRINGER, 2008. E-BOOK.

6) ZUUR, A. F.; IENO, E. N.; MEESTERS, E. A BEGINNER`S GUIDE TO R. SPRINGER, 2009. E-BOOK.





BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR:

1) HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R.; FRIEDMAN, J. THE ELEMENTS OF STATISTICAL LEARNING: DATA MINING, INFERENCE, AND PREDICTION. SPRINGER, 2ND ED., 2009. E-BOOK.

2) LANDER, J.P. R FOR EVERYONE: ADVANCED ANALYTICS AND GRAPHICS. ADDISON-WESLEY, 2014.

3) SHONKWILER, R.W.; MENDIVIL, F. EXPLORATIONS IN MONTE CARLO METHODS. SPRINGER, 2009. E- BOOK.

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