[R-br] R simulação: Entendendo as distribuições de probabilidade

[Guilherme Moraes Ferraudo]

Claudio muito interessante esse script. E concordo com vc, isso faz
muita diferença ao explicar probabilidade para um aluno ou qualquer
outra pessoa que nunca ouviu falar em distribuição. Não há nada pior
do que aprender estatística com exemplos de dados de 6 faces.

Vc tem algum outro material sobre outras distribuições??? Eu realmente
não tenho nada em código. Tento explicar através de exemplos mas não
mostrando no R.

Parabéns pela iniciativa.

Abs


Em 18 de agosto de 2011 19:19, Jose Claudio Faria
<joseclaudio.faria em gmail.com> escreveu:
> Uma das coisas que considero mais interessantes ao adotar o R em um
> cursos introdutórios de Probabilidade e Estatística,
> é possibilitar que os estudante entendam (efetivamente) o que são as
> distribuições de probabilidades (inf. paramétrica) que eles estão
> começando a usar para tomar decisões em situação de incerteza.
> (Em outra palavras,: jogar a mágica na lata de lixo!)
>
> Uma das que mais gosto, que pode vir a ser útil para outras pessoas está abaixo:
> (Estou socializado: sujeito a críticas e sugestões...)
>
> # Simulação da origem da distribuição F (Snedecor)
> # Autor: J.C.Faria
>
> # Tamanho das amostras
> nn <- 05  # Tamanho da amostra do numerador
> nd <- 10  # Tamanho da amostra do denominador
>
> # Características da população
> mu      <- 10
> sigma <-  2
>
> # Normal padrão
> # mu    <- 0
> # sigma <- 1
>
> # Número de pares de amostras
> n <- 1e4
>
> # Simulação
> s2n <- apply(matrix(rnorm(n*nn,
>                                                   mu,
>                                                   sigma),
>                                      ncol=nn),
>                         1,
>                         var)
>
> s2d <- apply(matrix(rnorm(n*nd,
>                                                   mu,
>                                                   sigma),
>                                      ncol=nd),
>                         1,
>                         var)
>
> require(fdth)
> plot(fdt(s2n/s2d,
>               start=0,
>               end=10,
>               h=.05),
>        type='d',
>        xlim=c(0, 10),
>        ylim=c(0, 0.8))
>
> curve(df(x,
>                 nn-1,
>                 nd-1),
>            col='darkgreen',
>            add=TRUE,
>            lwd=2)
>
> A conclusão óbvia a que se chega:
> A distribuição F descreve como se distribui a razão entre duas
> estimativas da variância de uma população normal!
>
> Portanto:
> Pode ser usada para decidir (sob as devidas condições) se duas
> estimativas da variância podem, ou não,
> serem consideradas como provenientes de uma mesma população normal.
> (Que é o uso mais básico da distribuição F, ou seja, teste de precisão).
>
> Gostaria de ver a galera desentocar esse tipo de script e postar aqui na lista!
> (Tenho mais uns poucos nessa linha)
>
> Abs,
> --
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> Jose Claudio Faria
> UESC/DCET/Brasil
> joseclaudio.faria at gmail.com
> ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
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Guilherme Moraes Ferraudo
Jaboticabal/Campinas - SP
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