Palestra Prof. Gastão Gomes (UFRJ)

Título da Palestra: Usando o software R para a extração de informação estatística

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Resumo da Palestra:

O objetivo desta palestra é descrever alguns métodos estatísticos e mostrar no programa R como eles são usados para se obter informação. A Estatística é uma ferramenta importante para se extrair informação de uma massa de dados provenientes de processos amostrais ou de planejamentos de experimentos. O software R, de domínio público (http://www.r-project.org), está cada vez mais sendo utilizado no meio científico, industrial e empresarial. O R é um pacote que oferece várias funções, já implementadas, dos mais variados métodos estatísticos. Além disso, é também um ambiente de programação onde se pode usar o que de bom ele já contem para se desenvolver novas implementações, não só com objetivo de personalizar as já existentes, mas também de viabilizar o uso de novos métodos estatísticos, partindo desses recursos já disponíveis. 
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Ambos, o estudo da Floresta amazônica e o processo de desenvolvimento de novos aplicativos em Estatística, podem se beneficiar dessa interação. Apresentaremos algumas aplicações no R dos métodos básicos de análise estatística. No que se refere a Análise Exploratória de Dados em medidas univariadas examinaremos estatísticas de tendência central, localidade e dispersão (no R: mean, median, var, fivenum, summary e quantile); gráficos de distribuições (no R: barplot, pie, hist, stem e boxplot). Quanto às medidas bivariadas examinaremos a interdependência através da covariância, correlação gráfico de dispersão e tabelas de contigências ( no R: var, cor, plot, table). Será também feita uma introdução à regressão linear e ao método de mínimos quadrados (no R lsfit e ls.print), invetigaremos a análise de diagnóstico para se detectar falha nos modelos e revelar aspectos inesperados dos dados como pontos discrepante e influentes (ls.diag). Examinaremos os modelos probabilísticos mais comuns de variáveis aleatórias, veremos no R o efeito da primeira letra a ser usada nos comandos relativos aos modelos probabilísticos ( p-probability, d-density, q-quantile e r-randon). Através de simulação será estudado o Teorema Central do Limite: O efeito do tamanho amostral e da população de onde a amostra é extraída na aproximação da distribuição da média amostral de x pela distribuição Normal. Alguns procedimentos de  testes de hipóteses serão examinados.a utilização de metodologias que combinem diferentes abordagens esta sendo cada vez mais utilizada com o objetivo de auxiliar decisão em problemas reais através da complementação de análises sob diferentes enfoques. No contexto de Plataformas logísticas discute-se a integração de um métodos quantitativo, DEA, e um método qualitativo, estudo de casos múltiplos, para a realização de análise de Benchmark em plataformas logísticas.

Short Bio:

Possui graduação em Bacharel de Matemática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) (1977), mestrado em Matemática pela UFRJ (1983), mestrado em Mmath - University of Waterloo - Canadá (1991) e doutorado em Engenharia (Pesquisa Operacional (PO) e Gerencia de Produção (GP)) pela COPPE-UFRJ (2000). Atualmente é professor associado III do Dept. de Métodos Estatísticos (DME)-Instituto de Matemática(IM)-UFRJ. Há alguns anos é coordenador de Extensão do DME-IM-UFRJ. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Análise de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: análise de correspondências, análise de regressão, metodo monte carlo, simulação, amostragem descritiva, técnicas de amostragem e
planejamento de experimentos.

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