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Atividade
| 111381 - Análise Exploratória de Dados |
| Período da turma: | 13/03/2023 a 12/03/2025
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| Descrição: | 1. A profissão de Estatística. A Estatística como metodologia de todas as ciências experimentais. O mercado de trabalho. O perfil profissional do Estatístico. A Estatística acadêmica: pós-graduação e pesquisa. 2. Apresentação de problemas reais analisados no CEA – Centro de Estatística Aplicada da USP, com ênfase na análise descritiva dos dados. Conclusões dos estudos. 3. Estatística descritiva e inferência estatística, tipos de dados, bancos de dados, ordem de grandeza, precisão e arredondamento de dados quantitativos, proporções e porcentagens, taxas e números índices, sugestões para construção e apresentação de gráficos e tabelas. 4. Representação gráfica e tabular da distribuição de dados: tabelas de frequências, gráficos de barras e do tipo “torta”, histogramas, densidade suavizada e função de distribuição empírica. 5. Medidas-resumo: medidas de posição, de dispersão, de assimetria e curtose, gráficos do tipo boxplot. 6. Modelos para distribuições de frequências: gráficos de probabilidade. 7. Associação entre variáveis qualitativas: tabelas de contingência de dupla entrada, coeficientes de associação, sensibilidade e especificidade, risco relativo, razão de chances, tabelas de contingência de múltiplas entradas. 8. Associação entre variáveis quantitativas: gráficos de dispersão, covariância, correlação linear, matriz de covariâncias, matriz de correlações. 9. Associação entre uma variável quantitativa e uma variável qualitativa: homogeneidade de distribuições, gráficos de médias, gráficos de perfis. 10. Outros tópicos: elaboração de relatórios técnicos, uso do aplicativo R, dashboards.
Bibliografia ● J. W. Tukey, Exploratory Data Analysis, Reading: Addison Wesley, 1977. ● Cairo, A. (2016). The truthful art: Data, charts, and maps for communication. New Riders. ● E. R. Tufte. (1983). The Visual Display of Quantitative Information, Cheshire: Graphics Press. ● S. Few. (2012). Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten, 2a ed. Analytics Press. ● Wickham, H., Grolemund, G. (2017). R for data science: import, tidy, transform, visualize, and model data. O'Reilly Media, Inc. https://r4ds.had.co.nz/ ● Morettin, P. A., Bussab, W. O. (2017). Estatística básica. 9a edição. Saraiva Educação SA. Bibliografia Complementar ● Relatórios do CEA – Centro de Estatística Aplicada – USP. ● Magalhães, M. N, de Lima, A. C. P. (2015). Noções de probabilidade e estatística. 7a edição. Editora da Universidade de São Paulo. ● B. F. J. Murteira, G. H. J. Black. (1983). Estatística Descritiva, Lisboa: McGraw Hill. ● Wexler, S., Shaffer, J., & Cotgreave, A. (2017). The big book of dashboards: visualizing your data using real-world business scenarios. John Wiley & Sons. ● J. M. Chambers, W. S. Cleveland, P. A. Tukey. (1983). Graphical Methods for Data Analysis. Boston: Duxbury Press. ● W. M. Cleveland. (1993). Visualizing Data, Summit, New Jersey: Hobart Press. ● W. M. Cleveland. (1994). The Elements of Graphing Data, Summit: Hobart Press. |
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| Carga Horária: |
60 horas |
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| Tipo: | Obrigatória | ||||
| Vagas oferecidas: | 10 | ||||
| Ministrantes: |
Victor Fossaluza |
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