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

[Jose Claudio Faria]

Guilherme,

Acho que o R faz toda a diferença no ensino!

Sim, tenho mais algumas coisas que facilitam o ensino de inferência do
ponto de vista frequentista.
Vou estar postando nesse tópico.

Abs,
-- 
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Jose Claudio Faria
Estatistica - Prof. Pleno
UESC/DCET/Brasil
joseclaudio.faria at gmail.com
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Em 19 de agosto de 2011 11:43, Guilherme Moraes Ferraudo
<guiferraudo em gmail.com> escreveu:
> 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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