EAP01 - Teoria da Amostragem

Objetivo

Conhecer fundamentos teóricos avançados de estatística aplicada.

Capacitar para o uso de recursos computacionais aplicados a análise estatística de dados ambientais.

Conteúdo da disicplina

Teoria da amostragem (3/30h): amostragem; amostra aleatória simples; distribuição amostral; erros no processo de amostragem; outros tipos de amostragem; determinação do tamanho da amostra; Experimentação (6/30h): planejamento; medição de variáveis; precisão das medidas; escala de precisão; Organização dos dados: tabela de frequência; gráficos; Estimação de parâmetros (9/30h): estimação pontual; máxima verossimilhança, intervalos de confiança; Testes paramétricos (12/30h): distribuição amostral, independência; homogeneidade; Ordenação multivariada (22/30h): análise hierárquica de processo (AHP); análise variada de variância (ANOVA); Análise de componentes principais (PCA); Análise Discriminante de Fisher (FDA); Análise de Agrupamento (CLUSTER); Aplicações ambientais (30/30h): fenômenos físico-químico do solo, do ar e da água; riscos ambientais.

Metodologia

A disciplina será lecionada através de metodologia ativa, com uso de aulas invertidas, gamificação e aprendizagem baseada em projetos.

Critério de avaliação

N1 = Prova 1; N2 = Prova 2; N3 = Prova 3;

N4 = Trabalho 1 (Seminário); N5 = Trabalho 2 (Projeto); N6 = Trabalho 3 (kahoot);

NOTA = (N1 + N2 + N3 + N4 + N5 + N6) / 6

Bônus: +0,5 na NOTA para os 5 alunos com melhores glossários

Cronograma de avaliações

Prova (N1, N2, N3)

N1: 14/03, N2: 11/04, N3: 09/05

Seminários (N4)

G1 e G2 (28/03), G3 e G4 (04/04), G5 e G6 (18/04), G7 (25/04), G8 e G09 (02/05)

Projeto (N5)

16/05 a 06/06

Kahoot (N6)

28/02, 07/03, 21/03, 28/03, 04/04, 18/04, 25/04, 02/04

Aulas invertidas

Leitura PRÉVIA preparatória para o kahoot (N6)

07/03: Cap 6 da bibliografia 'a',

21/03: Cap 8 e 9 da bibliografia 'a',

28/03: Bibliografia 'd'

04/04: Cap 7 da bibliografia 'a',

18/04: Bibliografia 'b'

25/04: Bibliografia 'c'

02/05: Bibliografia 'e'

Matéria das provas (N1, N2, N3)

Prova 1 (N1) 14/03:

Cap 1, 2, 3 e 6 da bibliografia 'a'

Prova 2 (N2) 11/04:

Cap 7, 8 e 9 da bibliografia 'a',

Bibliografia 'd'

Prova 3 (N3) 09/05:

Bibliografias 'b', 'c', 'e'

Bibliografia

a. FERNANDES, E.M.G.P. Estatística aplicada. Braga: Universidade do Ninho, 1999.

Disponível em: http://www.norg.uminho.pt/emgpf/documentos/Aplicada.pdf

b. VARELA, C.A.A. Análise de Componentes Principais. Rio de Janeiro: Seropédica, 2008a.

Disponível em: http://www.ufrrj.br/institutos/it/deng/varella/Downloads/multivariada%20aplicada%20as%20ciencias%20agrarias/Aulas/analise%20de%20componentes%20principais.pdf

c. VARELA, C.A.A. Análise Discriminante. Rio de Janeiro: Seropédica, 2008b.

Disponível em: http://www.ufrrj.br/institutos/it/deng/varella/Downloads/multivariada%20aplicada%20as%20ciencias%20agrarias/Aulas/ANALISE%20DISCRIMINANTE.pdf

d. PUC-RIO. O Método AHP. Rio de Janeiro: PUC, 2009.

Disponível em: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/24572/24572.PDF

e. LINDEN, R. Técnicas de Agrupamento. Rio de Janeiro: FSMA, 2009.

Disponível em: http://www.fsma.edu.br/si/edicao4/FSMA_SI_2009_2_Tutorial.pdf

Teoria da Amostragem

Dado amostral

Análise estatística

"Basta comer uma fatia para saber se o bolo é bom"

A ideia essencial da estatística é

conhecer o todo analisando apenas uma parte.

Dado amostral

Análise estatística

Informação populacional

Conceitos fundamentais

Dado

Informação

População

Unidade

Amostra

Variável

Parâmetro

Estatística

Variação amostral

Padrão amostral

Margem de erro

Nível de confiança

Tamanho amostral

Repetição amostral

Amostragem

Amostragem simples

Amostragem estratificada

Erros de amostragem

1. Erro aleatório (experimental): relacionado ao processo de amostragem, frequentemente devido ao número insuficiente de repetições;

2. Erros não-aleatórios: relacionado a complexidade do fenômeno, não se deve ao processo de amostragem;

3. Dados faltantes: não há registro do dado por falha do equipamento ou o sujeito se recusa a responder ao questionário, por exemplo;

4. Erro nas respostas: quando o sujeito pode deliberadamente mentir ao responder às

questões colocadas, ou pode não ter entendido a questão;

5. Erro no processamento: ocorre no processo de registro dos dados ou durante o processo de cálculo de quantidades numéricas;

6. Efeitos do método usado para a obtenção dos dados: linguagem utilizada nas perguntas

e meio utilizado para obtenção (correios, telefones ou contactos directos).

Principais etapas da amostragem

1. Conhecimento da população (estratificação, unidades etc.).

2. Especificação das variáveis (características de interesse).

3. Delineamento estatístico (tamanho, repetição, amostragem etc.).

Seminários

Desenvolvendo habilidades comunicativas e de trabalho em grupo

Tema

Formato

Grupos de 2 alunos

Aplicações ambientais de estatística multivariada

Produto

Duração

10 a 15 minutos

Entregar slides da apresentação

2 dias antes ao professor

Tema dos Grupos (G)

G1: Aplicação ambiental da AHP

G2: Aplicação ambiental da AHP

G3: Aplicação ambiental da ANOVA

G4: Aplicação ambiental da ANOVA

G5: Aplicação ambiental da PCA

G6: Aplicação ambiental da PCA

G7: Aplicação ambiental da FDA

G8: Aplicação ambiental da análise CLUSTER

G9: Aplicação ambiental da análise CLUSTER

Composição dos grupos de trabalho

G1: Caroline Souza Senkiio, Laura Caldini Fujii

G2: Denise Elesbão Bragion, Lucas Valerio de Oliveira

G3: Erika Homem de Melo, Maria Carolina Barbosa Jurema

G4: Gabriela da Silva Nunes, Nathalia Maria Lins Rodrigues

G5: Gabriela dos Santos Simões, Tais de Oliveira Soares

G6: Gabriela Ribeiro Sapucci, Thais Miike Contador

G7: Joao Oliveira, Thiago Almeida, Waldir Souza Junior

G8: Julia Gaspar Barbosa Correa, Tulio Watanabe Takao

G9: Laryssa Alvarenga de Morais, William Koiti Oishi

Material: 1 artigo disponível em das fontes:

Scopus

https://www.scopus.com/

Spell

http://www.spell.org.br/

Springer

http://www.springerlink.com/?MUD=MP

WoK

http://www.webofknowledge.com/

GScholar

https://scholar.google.com.br/

Jurn

http://www.jurn.org/

PCapes

http://www.periodicos.capes.gov.br/

Scielo

http://www.scielo.br/?lng=pt

Project based learning

'aprender fazendo'

Tema

Formato

Mesmo grupo

do seminário

Aplicação da estatística multivariada na análise de dados ambientais

Produto

Duração

Desenvolvimento em sala de aula entre dias 16/05 e 06/06

Entregar arquivo com algoritmo computacional e texto com descrição da metodologia e discussão dos resultados

Principais etapas

16/05: Definição do objetivo da análise e Delineamento estatístico

30/05: Análise dos dados com aplicação computacional do método estatístico

06/06: Descrição metodológica e análise dos resultados alcançados

13/06: Envio ao professor por e-mail do produto do projeto

Gamificação - Kahoot

Quiz Individual:

Responde questões relacionadas em sala

Flipped Learning: Estuda em casa antes da aula

Reforço / Revisão:

Professor reforça / revisa aspectos críticos / importantes

Quiz Grupal:

Discute e responde as questões em grupo

Ensino construtivista: papel do professor

Aprendizagem ativa: papel do aluno

Passo a Passo em Sala de Aula

Professor

Alunos

Professor + Alunos

Disponibiliza

o PIN

Discutem as

respostas

Respondem

as questões

Acessam o site

Inserem o PIN

Acesso ao Kahoot

Digite no seu navegador:

https://kahoot.it/

Digite o PIN fornecido pelo professor:

Clique em 'ENTER'

Kahoot 1:

https://create.kahoot.it/share/eap01-teoria-da-amostragem/a364000c-f658-41d0-962f-7d017f5b4270