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[PGF5103-8] Tópicos Avançados em Tratamento Estatístico de Dados em Física Experimental

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Funções que permitem iterar sobre listas: Cases, Map, Sort, SortBy, Position. Comandos procedimentais: Do, For. If com três alternativas para o resultado do teste: Verdade, Falso e Indeterminado,
Funções puras. Seleção de valores de uma lista. Uso de LinearModelFit e NonlinearModelFit; testes obrigatórios da qualidade do ajuste.
Conceitos primitivos: espaço amostral e evento. Relações entre eventos. Os axiomas da Teoria da Probabilidade. Probabilidade condicional e o Teorema de Bayes. Independência Estatística. Definição de variável aleatória. Funções de probabilidade: densidade condicional, marginal, distribuição de probabilidade. Valor esperado, momentos - uma variável, várias variáveis. A atividade é uma aplicação não-bayesiana do Teorema de Bayes.
Module, Rule, parâmetros e argumentos de funções. As funções da estatística: CDF (função distribuição cumulativa) e sua inversa, InverseCDF.
A representação interna dos objetos e os nomes das operações. SetDelayed e a construção de uma função - diferença entre = e :=. Expressões compostas.
Quais são os problemas que a inferência estatística procura resolver. Diferenças com a teoria da probabilidade, uso dessa teoria. Estimadores. Infelizmente, somente o inicio da aula ficou gravado...
Operações básicas com strings e seu uso na formação de nomes de arquivos. Diretórios. Entrada e saída Import e Export), formatada. Funções Take e Drop, Append e Prepend, AppendTo e PrependTo.
Procedimento geral para conduzir um teste de hipótese. O teste 𝑧; o tamanho do teste. O teste 𝑡. Erro tipo I e erro tipo II (perda e contaminação). O poder do teste. O teste 𝑡 na comparação de duas médias.
O Método dos Mínimos Quadrados e sua aplicação a funções lineares nos parâmetros. Equivalência entre os métodos da Máxima Verossimilhança e dos Mínimos Quadrados p/ dados normais. Exemplo: ajuste dos parâmetros de uma distribuição angular. Os desvios-padrões das estimativas.
Solução do problema de estimar a constante de decaimento ou a vida média de uma distribuição exponencial, a partir da medida dos tempos de vida de um conjunto inteiro de objetos cujo tempo de vida segue essa função distribuição de probabilidade.
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