[R-br] R simulação: Entendendo as distribuições de probabilidade
Leonard Assis
assis.leonard em gmail.com
Sexta Agosto 19 18:17:38 BRT 2011
José Cláudio
Acho que seria uma boa até se pensar em colocar estas coisas em alguma
webpage, blog, sei lá
Conversei uma vez com o Walmes sobre blogs e ele disse ter uns macetes bons
pra publicar isso em blogs com wordpress, acho que seria bem interessante
TAMBÉM esta abordagem. O que acha?
lmassis <at> yahoo <dot> com <dot> br
assis.leonard <at> gmail <dot> com
2011/8/19 Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria em gmail.com>
> 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,
> --
> ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
> Jose Claudio Faria
> Estatistica - Prof. Pleno
> UESC/DCET/Brasil
> joseclaudio.faria at gmail.com
> ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
>
>
> 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,
> >> --
> >> ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\
> >> Jose Claudio Faria
> >> UESC/DCET/Brasil
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> >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
> código mínimo reproduzível.
> >>
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