index.Rmd

---
title: "CE083 - Estatística Computacional I"
output:
  html_document:
    toc: false
---

```{r setup, include=FALSE}
source("setup_knitr.R")
```

[![Build Status](https://travis-ci.org/fernandomayer/ce083.svg?branch=master)](https://travis-ci.org/fernandomayer/ce083)

<!-- <div class="alert alert-danger" role="alert"> -->
<!-- **AVISO:** -->

<!-- - O exame final está marcado para o dia 14/12 (quinta-feira) às 20:40 no -->
<!--   DINF. -->
<!-- - O exame será em Rmarkdown e compreende toda a matéria. -->
<!-- - O exame será individual e sem consulta. -->

<!-- </div> -->

# Detalhes da oferta da disciplina

- **Curso:** Estatística (EST)
- **Período:** segundo semestre de 2017
- **Professor Responsável:** [Fernando de Pol Mayer][], ([LEG][]:
  Laboratório de Estatística e Geoinformação)
- **Horários e Locais:**
    - Terça, 19:00 - 20:30h, **[DINF][] - Lab. 12**
    - Quinta, 20:40 - 22:00h, **[DINF][] - Lab. 12**
- **Horários de atendimento do professor:**
    - Quartas e sextas, 14:00-20:00 (preferenciais). Outros horários
      podem ser agendados previamente por email.
- **Frequência**: de acordo com as normas da Universidade, mínimo de 75%
- **Avaliação**: serão realizadas 3 provas durante o semestre
    - As datas das provas serão definidas conforme o andamento da
      disciplina, mas serão confirmadas com pelo menos uma semana de
      antecedência.
    - A média final será a média simples das 3 provas (todas tem o mesmo
      peso).
- **Datas importantes:** De acordo com a [Resolução 62/16 - CEPE][]:
    - **31/07**: Início do semestre letivo
    - **02/12**: Final do semestre letivo
    - **11/12-16/12**: Período de exames

# Programa/objetivos da disciplina

O objetivo desta disciplina é capacitar os alunos em uma linguagem de
programação para estatística, onde terão a capacidade de desenvolver
suas análises em qualquer disciplina. Neste curso usaremos a linguagem R
que é livre, de código aberto, e já se tornou a linguagem "padrão" para
análises estatísticas. O objetivo também é ensinar os alunos sobre o
conceito de ciência reproduzível, e como utilizar o R para gerar
documentos dinâmicos, misturando código e texto, facilitando e tornando
clara a difusão do conhecimento.

O curso compreende os seguintes tópicos:

- Filosofia e conceitos iniciais sobre software livre e R
- Uma primeira sessão com o R
- R: essencial
    - Instalação, interfaces gráficas
    - Funções e argumentos
    - Objetos e suas classes
    - Valores perdidos e especiais
    - Manipulação de dados: indexação e seleção condicional
- R: dados
    - Importação e exportação de dados
    - Lendo dados de uma URL
- R: análise exploratória de dados
    - Funções para resumo de dados
    - Gráficos exploratórios
      - Sistemas gráficos
      - Gráficos básicos
      - Sistemas de cores
      - Gráficos com o pacote Lattice
      - Gráficos com o pacote ggplot2
- R: estatística
    - Geração de números aleatórios
    - Distribuições de probabilidade
    - Intervalos de confiança e teste de hipótese
    - Regressão linear e ANOVA
- R: programação
    - Estruturas de controle e repetição
    - Criando funções
    - A família de funções `apply()`
- Linguagens de marcação
    - LaTeX
    - Markdown (Rmarkdown)
- Documentos dinâmicos com knitr e rmarkdown


<!-- links -->

[Fernando de Pol Mayer]: http://leg.ufpr.br/~fernandomayer
[LEG]: http://www.leg.ufpr.br
[Resolução 62/16 - CEPE]: http://www.est.ufpr.br/calendario/cepe6216.pdf
[DINF]: http://www.inf.ufpr.br/dinf/