Departamento de Estatística

Apresentação em tema: "Departamento de Estatística"— Transcrição da apresentação:

1 Departamento de Estatística
Universidade do Estado do Rio de Janeiro – UERJ Instituto de Matemática e Estatística Departamento de Estatística Projeto de Extensão Universitária – Sub-Reitoria de Extensão – SR3: Software Livre para Alunos de Estatística Poster elaborado para apresentação durante a 12a. Mostra de Extensão

2 Equipe: Coordenador Professor colaborador Colaborador externo
Marcelo Rubens dos Santos do Amaral (IME-UERJ) Professor colaborador Roberto Lopes de Abreu (IME-UERJ) Colaborador externo Alexandre Magalhães Rangel (ONG SOCID)

3 Resumo Os métodos e técnicas utilizados nas ciências estatísticas envolvem processamentos de dados que costumam ser eficientemente melhor solucionados com o auxílio de uma ferramenta computacional. A grande maioria das ferramentas computacionais disponíveis de utilização amigável são softwares proprietários cujos elevados custos freqüentemente inviabilizam a utilização com finalidade profissional, acadêmica ou científica de pequeno porte. Por outro lado, a plataforma R é um software livre que pode ser redistribuído gratuitamente ou modificado sob os termos do GNU General Public License ( A plataforma R inclui uma linguagem de programação de alto nível, uma interface interativa, capacidade gráfica extensiva e uma coleção espetacular de funções para manipulação estatística.

4 Objetivo Para o aproveitamento da vantagem de custo proporcionada pela alternativa do software livre na plataforma R, e também visando melhora na qualidade de ensino da graduação em estatística, torna-se necessário o desenvolvimento de uma interface amigável que reúna, implemente e automatize nesta plataforma os mais importantes procedimentos das técnicas e análises estatísticas que são lecionadas no curso de graduação em estatística da UERJ para difusão nos termos do GNU.

5 Estágio atual No estágio atual do projeto cabe a seleção e apresentação de exemplos didáticos ilustrativos propostos para serem apresentados em algumas disciplinas-chave previamente selecionadas. As matérias são: Estatística Descritiva I e II, Análise Estatística I e II, e, Modelos de Regressão Linear. Nos exemplos são explorados os potenciais do ferramental analítico destas disciplinas através da simplicidade da linguagem de programação R e do aproveitamento de sua capacidade gráfica.

6 Soluções utilizadas Para a modelagem de dados:
BrOffice.org Calc Processamento estatístico: Plataforma R Interface futura HTML

7 Exemplo Obtido após cadastramento no site da editora Saraiva, link:
Do livro: Bussab & Morettin, “Estatística Básica”

8 Observações Para leitura dos dados de uma planilha no R tal como no slide anterior é necessário (Windows): Salvar a planilha em formato CSV com o cabeçalho na primeira linha; Que o Windows esteja configurado para ter ponto e vírgula (;) como separador de listas e ponto (.) como separador de decimais (caso não esteja mudar as “Opções regionais (Português(Brasil))” no Painel de Controle; Baixar arquivo CSV no link: Configurar o R para ler arquivos no diretório do computador onde o arquivo foi salvo, para tanto no menu principal escolha: “Arquivo”, “Mudar dir...”, em seguida selecionar o diretório onde o arquivo foi salvo na janela de dialogo padrão do Windows que se abre.

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10 Código de programa R utilizado para o gráfico anterior
> dados <- read.table('dadosteste.csv',header=TRUE,sep=";");dados > dados.ts<-ts(dados) > plot.ts(dados.ts[,3:4], plot.type="single",lty=1:2,col=4:3,ylab=NULL) > legend(55,20,legend=c("Telebrás (x 1000)","IBOVESPA (/ 100)"),lty=1:2,col=4:3,cex=.7) > title(main="Preços de fechamento das ações da Telebrás e do IBOVESPA",cex.main=.8,sub="de 01/01/95 a 29/06/95")

11 Análise Exploratória de Dados
> summary(dados) Dia Telebrás Índice Min. : Min. : Min. :21.38 1st Qu.: st Qu.: st Qu.:31.83 Median : Median : Median :36.68 Mean : Mean : Mean :35.36 3rd Qu.: rd Qu.: rd Qu.:38.98 Max. : Max. : Max. :43.19

12 Modelo de Regressão

13 Gráfico do ajuste

14 Código de programa R utilizado para o gráfico anterior
>dados.lm<-lm(dados$Telebrás ~ dados$Índice) >plot(dados$Índice,dados$Telebrás,ylab="Telebrás",xlab="Índice") >lines(dados$Índice,fitted.values(dados.lm))