Prof. Lorí Viali - UFRGS - Cronograma de Mat0219

Prof. Lorí Viali

Cronograma - 2016/01

Apresentação | Avaliação | Notas | Trabalhos

Disciplina

MAT02282 - Análise Estatística Não Paramétrica

Ementa:

1. Introdução: Estatísticas Não-Paramétricas; a escolha do teste estatístico, poder e eficiência.

2. Testes Não-Paramétricos para uma amostra: Teste Binomial, Teste c², Teste Kolmogorov-Smirnov e outros testes.

3. Testes Não-Paramétricos para duas amostras independentes: Teste da Mediana, Teste de Mann-Whitney, Teste de Kolmogorov-Smirnov, Teste Exato de Fischer e outros testes.

4. Testes Não-Paramétricos para duas amostras relacionadas: Teste de McNemar, Teste do Sinal, Teste de Wilcoxon e outros testes.

5. Testes para k amostras independentes: Teste de Kruskal-Wallis; Teste de Jonckheere e Comparações Múltiplas.

6. Testes para k amostras relacionadas: Teste de Friedman; Teste de Cochran; Teste de Page e Comparações Múltiplas.

7. Intervalos de Confiança para Estatísticas Não-Paramétricas.

8. Análise de Regressão Linear Simples (alternativa não-paramétrica)

9. Análise de dados em tabelas de contingência.

10 A distribuição qui-quadrado. Importância da distribuição, empregos mais comuns.

11. Tabelas de contingência rxc. Cálculo do qui-quadrado pela fórmula clássica e fórmulas alternativas.

12. Teste de associação. Uso do SPSS.

13. Medidas de associação: V de Cramer, coeficiente de contingência, Coeficiente Tau b e Tau c de Kendall, Gama d de Sommers. Razão de produtos cruzados e coeficientes como função rpc. Razão de produtos cruzados global e coeficientes de correlação tipo contingência.

14. Tabelas 2x2: formalizações alternativas para cálculo do qui-quadrado, correção de Yates.

15. Exigências (restrições) para a aplicação do qui-quadrado em tabelas de contingência. Como contornar essas exigências: agrupamento de classes, teste exato de Fischer.

16. Teste de homogeneidade ou de diferença entre proporções.

17. Análise do efeito do tamanho de amostra na significância do qui-quadrado.

18. Análise de tabelas de contingência com mais de duas variáveis.

Avaliação:

Prova (uma = peso = 50%), trabalhos (25%) e apresentação em aula (25%).

Aprovação:

Média ³ 6,0

Cronograma
Encontro	Data	Total	Conteúdos
01	01 mar.	3^a
02	03 mar.	5^a
03	08 mar.	3^a
04	10 mar.	5^a
05	15 mar.	3^a
06	17 mar.	5^a
07	22 mar.	3^a
	24 mar.	5^a	Semana Santa - Não haverá aula.
08	29 mar.	3^a
09	31 mar.	5^a
10	05 abr.	3^a
11	07 abr.	5^a
12	12 abr.	3^a
13	14 abr.	5^a
14	19 abr.	3^a
	21 abr.	5^a	Tiradentes - Feriado
15	26 abr.	3^a
16	28 abr.	5^a
17	03 maio	3^a
18	05 maio	5a
19	10 maio	3^a
20	12 maio	5^a
21	17 maio	3^a
22	19 maio	5^a
23	24 maio	3^a
	26 maio	5^a	Corpus Christi - Feriado
24	31 maio	3^a
25	02 jun.	5^a
26	07 jun.	3^a
27	09 jun.	5^a
28	14 jun.	3^a
29	16 jun.	5^a
30	21 jun.	3^a	Apresentação de trabalhos
31	23 jun.	5^a	Apresentação de trabalhos
32	28 jun.	3^a	Apresentação de trabalhos
33	30 jun.	5^a	Prova
34	05 jul.	3^a	Recuperação

Referências

BRADLEY, James V. Distribution-Free Statistical Tests. Englewood Cliffs (NJ): Prentice-Hall, 1968.

CAMPOS, Humberto de. Estatística Experimental Não-Paramétrica. Piracicaba: Departamento de Matemática e Estatística, ESALQ, 1984.

CONOVER, W. J. Practical Nonparametric Statistics. New York, John Wiley, 1971.

DANIEL, Wayne W. Applied Nonparametric Statistcs. Boston (MA): Houghton Mifflin, 1978.

GIBBONS, Jean Dickinson. Nonparametric Statistical Inference. New York: McGraw-Hill, 1971.

LEHMANN, E. L., D’ABRERA, H. J. M. Nonparametrics. San Francisco (CA): Holden-Day, 1975.

SIEGEL, Sidney. Estatística Não-Paramétrica. São Paulo: McGraw-Hill, 1975.

HOGG, R. V., CRAIG, L. Introduction to Mathematical Statistics. New York: McMillan, 1978.

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