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A Ciência da Estatística
Бразилия
Добавлен 24 июл 2020
Este canal tem como objetivo principal divulgar a Estatística e tratar de suas potencialidades e limitações. Curiosidades e assuntos relacionados também serão abordados.
*Principais séries*:
1. Panorama da estatística e do método científico,
2. Estatística Elementar,
3. Teoria de Conjuntos para Estatística,
4. Teoria de Probabidldiade
5. Probabilidade e Inferência Estatística (MAE4002)
6. Série Covid-19.
Twitter: agpatriota
Linkedin: www.linkedin.com/in/alexandre-patriota-49a53155/
Página: www.ime.usp.br/~patriota/
Exercícios: www.ime.usp.br/~patriota/ACienciadaEstatistica/
Vínculo institucional:
Alexandre Galvão Patriota é professor (Livre Docente) associado de estatística no Departamento de Estatística do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo.
USP: www5.usp.br/
IME: www.ime.usp.br/
MAE: www.ime.usp.br/mae/
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1. Panorama da estatística e do método científico,
2. Estatística Elementar,
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AULA #11 Mestrado - VETORES ALEATÓRIOS (MÓDULO 1)
Décima primeira aula de Probabilidade e Inferência Estatística 1 (versão online de MAE5702).
Conteúdo: Vetores aleatórios
Fundamentos de probabilidade, estatística e aprendizado de máquina. Veremos em uma aula futura como os modelos de aprendizado de máquina são, na verdade, modelos estatísticos clássicos.
PDF da aula: drive.google.com/file/d/1mxLU_BGWNEw70hxZkRIzyhsRpJt1Y-O-/view
Aula 1: ruclips.net/video/Xk3LgqfKELI/видео.html
Aula 2: ruclips.net/video/ez-wI3l720k/видео.html
Aula 3: ruclips.net/video/2QVvrVi-jdc/видео.html
Aula 4: ruclips.net/video/rZLik7tsaw4/видео.html
Aula 5.1: ruclips.net/video/vIgd4dD4Pts/видео.html
Aula 5.2: ruclips.net/video/S9X6BTpgj-o/видео.html
Aula 6: ruclips.net/video...
Conteúdo: Vetores aleatórios
Fundamentos de probabilidade, estatística e aprendizado de máquina. Veremos em uma aula futura como os modelos de aprendizado de máquina são, na verdade, modelos estatísticos clássicos.
PDF da aula: drive.google.com/file/d/1mxLU_BGWNEw70hxZkRIzyhsRpJt1Y-O-/view
Aula 1: ruclips.net/video/Xk3LgqfKELI/видео.html
Aula 2: ruclips.net/video/ez-wI3l720k/видео.html
Aula 3: ruclips.net/video/2QVvrVi-jdc/видео.html
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Aula 5.1: ruclips.net/video/vIgd4dD4Pts/видео.html
Aula 5.2: ruclips.net/video/S9X6BTpgj-o/видео.html
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AULA #10.2 Mestrado - Igualdade entre variáveis aleatórias (MÓDULO 1)
Просмотров 119День назад
Décima aula, Parte 2, de Probabilidade e Inferência Estatística 1 (versão online de MAE5702). Conteúdo: Igualdade entre variáveis aleatórias Fundamentos de probabilidade, estatística e aprendizado de máquina. Veremos em uma aula futura como os modelos de aprendizado de máquina são, na verdade, modelos estatísticos clássicos. PDF da aula: drive.google.com/file/d/1vk6gBtGjDh2CHeO_Evct39cg2uQOhNTB...
AULA #13 Mestrado - Transformações de variáveis e vetores aleatórios (MÓDULO 1)
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Décima TERCEIRA AULA de Probabilidade e Inferência Estatística 1 (versão online de MAE5702). Atenção: Para que as integrais sejam valiadas para todo o boreliano, deve-se usar uma integral de Lebesgue. É um curso inicial e os exemplos servem apenas para ilustrar o caso contínuo Conteúdo: Transformações de variáveis aleatórias e vetores aleatórios Fundamentos de probabilidade, estatística e apren...
AULA #5.1 Mestrado - MODELOS DISCRETOS e CONTÍNUOS (MÓDULO 1)
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Quinta aula, PARTE 1, de Probabilidade e Inferência Estatística 1 (versão online de MAE5702). Conteúdo: modelos discretos e Contínuos. Fundamentos de probabilidade, estatística e aprendizado de máquina. Veremos em uma aula futura como os modelos de aprendizado de máquina são, na verdade, modelos estatísticos clássicos. PDF da aula: drive.google.com/file/d/1UAAK7pFP_c61EwsunUSZtb152qgrC6Pd/view ...
Rede Neural convolucional no R (KERAS + MNIST)
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Vídeo apenas para demonstrar um código obtido por meio de perguntas ao CHatGPT que implementa uma rede neural convolucional com aplicação aos dados MNIST. Vínculo institucional: Alexandre Galvão Patriota é professor de estatística no Departamento de Estatística do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. USP: www5.usp.br/ IME: www.ime.usp.br/ MAE: www.ime.usp.br/mae/
Probabilidade NÃO estende a Lógica. Parte II #CuriosidadesEstatísticas
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Neste vídeo eu apresento a medida de possibilidade como alternativa à medida de probabilidade. Probabilidade estende a lógica? Parte II. Um artigo para quem quiser estudar um pouco mais: link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-4615-4429-6_8 Vínculo institucional: Alexandre Galvão Patriota é professor de estatística no Departamento de Estatística do Instituto de Matemática e Estatística da Unive...
Probabilidade estende a Lógica? #CuriosidadesEstatísticas
Просмотров 1 тыс.2 года назад
Neste vídeo eu apresento um argumento do motivo pelo qual a probabilidade não estende a lógica. Vínculo institucional: Alexandre Galvão Patriota é professor de estatística no Departamento de Estatística do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. USP: www5.usp.br/ IME: www.ime.usp.br/ MAE: www.ime.usp.br/mae/
Falta de memória e a distribuição Exponencial #CuriosidadesEstatísticas
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Distribuição exponencial tem falta de memória. Nesta aula é apresentada uma prova de que a exponencial é a única distribuição contínua que respeita a falta de memória. Vínculo institucional: Alexandre Galvão Patriota é professor de estatística no Departamento de Estatística do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. USP: www5.usp.br/ IME: www.ime.usp.br/ MAE: www.ime...
Pagando todos Sinistros com probabilidade de 98% #AplicaçõesEstatísticas
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EM UMA EMPRESA COM 5 MIL FUNCIONÁRIOS, O EMPREGADOR QUER FAZER UM INVESTIMENTO, A PARTIR DE UM ÚNICO APORTE, COM A FINALIDADE DE PAGAR UM BENEFÍCIO DE R$100 MIL A CADA FUNCIONÁRIO INCAPACITADO POR ACIDENTE NO ANO. CONSIDERE QUE OS ACIDENTES OCORREM DE MANEIRA INDEPENDENTE E QUE A PROBABILIDADE DE ACIDENTE EM UM ANO É DE 0,01%, OU SEJA, 1 A CADA 10 MIL QUANTO DEVE SER O APORTE INICIAL PARA O EMP...
Pertencimento e o Terceiro excluído #cortes
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Tirado do vídeo: "Teoria de conjuntos: Pertencimento, Igualdade e inclusão." Axioma da extensão e Axioma da expecificação para graduação em estatística A teoria de conjuntos é um dos prerrequisitos para se entender a teoria de probabilidade e a teoria estatística de maneira formal. Veremos neste vídeo algumas definições básicas na teoria de conjunto e dois axiomas, o axioma da extensão e o axio...
Quanto a Empresa deve ter em caixa?? #AplicaçõesEstatísticas
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Faz sentido cobrar juros?? #AplicaçõesEstatísticas
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Modelos Bayesianos versus Modelos clássicos #CuriosidadesEstatísticas
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Como construir um BOXPLOT? - #Cortes Noções de estatística #7
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Como calcular os quantis? - #Cortes
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Teorema de Bayes NÃO é INFERÊNCIA BAYESIANA #curiosidadesEstatísticas
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AULA #42.4 Mestrado - Valor-P - EXEMPLOS II (Módulo 2)
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Qual a relação entre quantis, QUARTIS, decis e PERCENTIS? - #Cortes
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Desmatamento da Amazônia Legal - #Cortes
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AULA #42.3 Mestrado - Valor-P - EXEMPLOS I (Módulo 2)
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Quais as diferenças entre MÉDIA e MEDIANA? - Noções de Estatística #2
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AULA #42.2 Mestrado - Valor-P (Módulo 2)
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AULA #42.1 Mestrado - Testes de hipóteses Gerais (Módulo 2)
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AULA #41-1 Mestrado - Testes Mais poderosos - Continuação (Módulo 2)
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AULA #41 Mestrado - Testes Mais poderosos (Módulo 2)
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TIPOS de DADOS - CORTES - Noções de Estatística #1
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AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
Show de bola!
Fico feliz que tenha gostado!
Excelente professor
Obrigado pelo comentário. Um abraço!
Notificação com retorno extremamente bem vindo! Muito grato, mestre!!!
Goated.
Obrigado, professor! Seu vídeo "lapidou" um pouco o conceito de medidas de probabilidade que eu tinha em mente. Vi pela primeira vez na obra "Introdução à Teoria da Probabilidade", dos autores Paul G. Hoel, Sidney C. Port e Charles J. Stone. Forte abraço!
Qual o nome do segundo livro mencionado no vídeo?
Probability and measure do autor Billingsley.
Não compreendi a variância relativa de 100%, 50% etc entre os dados e o exemplo posterior 0,99%, 0,98% etc. Pode explicar novamente?
Oi, Maria Luíza, tudo bem? Note que (a) O número 2 é 100% maior do que o número 1. (b) O número 102 é apenas 0,99% maior do que o número 101. Ou seja, existe mais variabilidade relativa em (a) do que em (b).
Muito bom, professor!
Muito bom!
complicou mais...
@@gabrielanders7052 como seria a versão correta e descomplicada para você?
Sempre quis uma abordagem nesse nível de formalização na minha graduação. Bom que encontrei os vídeos aqui antes de terminar o curso. Uma dúvida: Quando tratamos de uma série temporal, o espaço ômega ali, seria um cartesiano entre os valores possíveis (digamos, numa ação, números maiores ou iguais a zero) com um eixo ou semi-eixo do tempo?
Você pode ter um Ômega em que todas as variáveis estejam definidas X_t: Omega -> R, t > 0 Pode ser um produto cartesiano também. Depende do jeito que você formaliza.
EU nao sei se entendi entao o limite maximo e minimo precisa ser necessariamente uma observacao (ponto) inves apenas de um calculo 1,5 * IQR
Sim, é isso. Os valores q1- 1,5 IQR e q3 + 1,5 IQR estabelecem apenas pontos de corte. Linhas imaginárias que não entram no Boxplot na versão original. Já vi outros materiais que definem diferente, mas a versão mais usada é essa.
Comecei o curso agora e já quero parabenizar o Prof. Alexandre Patriota pela boa qualidade dos vídeos e explicações. Também agradeço por dispor um conhecimento tão importante de forma gratuita. Sou professor de matemática de nível médio e básico buscando revisar e fortalecer minha base matemática com vistas ao ingresso no mestrado em estatística.
Agradeço pela mensagem, Marcelo. Um abraço
Bolsonaro na cadeia
Se alguém tiver interesse no pdf do livro mostrado no vídeo, segue o link: drive.google.com/file/d/1HfVuXzOpZuXG7WRtJWZRslmEbOWWXYXU/view?usp=drivesdk
incrível! vou prestar o vestibular da fuvest para estatística e este canal tem despertado em mim uma paixão genuína pela área!
Fico feliz pelo seu comentário, João Vitor. Espero que os outros vídeos também o ajudem a entender a potencialidade da estatística. É um mundo incrível de verdade.
Obrigado pela aula!
Para provar o item 10. Primeiro você pode provar que ele vale para sequências monótonas de conjuntos. Daí, para uma família {A_n} qualquer você usa esse fato e as definições de liminf A_n e limsup A_n pra mostrar que P(liminf A_n)<= liminfP(A_n)<= limsup P(A_n)<=P(limsup A_n) Daí, se o lim A_n existe, temos que liminf A_n=limsup A_n o que implica que liminf P(A_n)=limsup P(A_n) o que por sua vez implica que P(A_n) converge e mais ainda, lim P(A_n)=P(lim A_n).
obrigado, nem fiz análise mas estou conseguindo acompanhar. Talvez as dificuldades surjam mais pra frente
Oi, Pedro, espero que consiga avançar. Bons estudos. Qualquer coisa pergunte nos comentários. Um abraço
@@ACienciadaEstatistica obrigado pelo apoio! Abs!
Se você souber mexer bem com conjuntos e souber bem sequências, o básico de séries e também souber Cálculo, dá pra levar bem.
Seus vídeos são excelentes! Uma pequena correção: as leis são leis de De Morgan e não leis de Morgan. O nome do matemático que formulou as leis é Augustus De Morgan.
Obrigado pela correção!
@@ACienciadaEstatistica De nada. Seu curso de Probabilidade e Estatística está muito bom. Você disponibiza suas listas e provas antigas em algum lugar?
Parabéns por mais uma excelente aula. Um comentário que acho bastante útil é que quando estamos lidando com um espaço mensurável enumerável onde a sigma-álgebra é o conjunto das partes, qualquer função real X será uma variável aleatória pois a imagem inversa de qualquer boreliano por X já é um subconjunto do espaço inicial e portanto um conjunto mensurável.
Vale mencionar que a integral usada para definir a medida de probabilidade em 1:40:00 tem que ser uma integral de Lebesgue.
Acabei de subir o pdf com um comentário: Integral de Lebesgue. Nos detalhes dos inseri: Atenção: Todas as integrais são integrais de Lebesgue. Agradeço novamente pelo comentário.
Muito bom!
Excelente vídeo! Muita qualidade!
Excelente aula. Muito Obrigado por compartilhar.
Fico feliz que tenha ajudado. Um abraço
um aluno da graduação pode acompanhar o curso professor ou preciso ser graduado?
Pode acompanhar os videos, sim. Alguns pre-requisitos são necessários para entender a matéria, mas veja se consegue entender e vai atrás daquilo que não entender.
gerenciamento de risco e incerteza pascal, oque vc quer falar sobre isso? tem algum video no seu canal que fala sobre assunto "probabilidades, risco e incertezas?"
Alguns vídeos sobre gerenciamento de risco usando probabilidade: ruclips.net/video/fdBjMF4sRzc/видео.html ruclips.net/video/hVq7NtCpBFI/видео.html ruclips.net/video/knmMunEzdZo/видео.html
obrigado sir
Este teorema,é só para quem tem crânio de outro planeta.
Deus abençoe muito você meu querido, sabe demais meu irmão 🤝🏾✅️
Um abraço!
Esse professor é muito bom \o/ Apenas uma errada, no inicio do vídeo, do teorema Bayes, foi dado P( T = 0 | D = 0 ) e acabou sendo utilizado P( T = 1 | D = 0 ).
Não tem problema. Se você tem "P( T = 0 | D = 0 )" então tem imeditamente P( T = 1 | D = 0 ) pelas regras da probabilidade, pois P( T = 1 | D = 0 ) = 1 - P( T = 0 | D = 0 ). Ou seja, tanto faz saber "P( T = 0 | D = 0 )" ou "P( T = 1 | D = 0 )" pois de um obtém-se o outro.
Pergunto isso porque entendo que para o cálculo posso levar em consideração apenas a proporção acumulada de renda
Não esqueça de responder aqui quando souber a resposta. Um abraço
Esrou tentando realizar esse cálculo no Rstudio e preciso da fórmula para acrescentar no meu trabalho.
Faz tempo que não mexo nisso, mas talvez seja algo como: ineq(c(1,1,1,100), type= 'Gini')
Mas nesse caso posso utilizar somente a variável frequência acumulativa de renda para rodar no comando Ineq?
O senhor tem a literatura que possua essa fórmula do vídeo que esta no Ineq?
@@kaioalbarado3273 cran.r-project.org/web/packages/ineq/ineq.pdf
Muito obrigado pelo material professor. Mas posso colocar essa váriavel frequência de renda acumulada na função Ineq para gerar o coeficiente de Gini?
Professor nesse caso ao utilizar o pacote Ineq, posso colocar apenas a proporção acumulada da renda para obter o coeficiente de Gini?
Quando souber a resposta, poderia responder aqui?
Claro que compensa, senão banco não existia
Compensa... mas a questão não é se compensa, é se faz sentido.
Muito bem explicado. Encontrei várias séries do IBGE e do IPEA com diferentes nomenclaturas, tanto coeficiente, quanto índice, alguns por renda per capita outras por massa de rendimentos. Ex: sidra.ibge.gov.br/Tabela/7453 www.ipeadata.gov.br/ExibeSerieR.aspx?stub=1&serid=2096726935&MINDATA=2012&MAXDATA=2024&TNIVID=0&TPAID=1&module=S Existe alguma que seja padrão nacional? ou mais utilizada?
faltou alguns exemplos
Sim, é um corte sem exemplos. Veja no vídeo completo: ruclips.net/video/Z5Ct_rVxY_Y/видео.html
Finalmente um professor que não explica como se seus alunos fossem adolescentes drog@dos. Obrigado! Excelente didática
eu vendo essa aula pra me preparar pra prova do rodrigo (estou no 4° semestre)
Espero que ajude! Um abraço
Alguém saberia qual a marca e modelo dessa mesa digitalizadora? Obrigado.
WACOM INTUOS MOdel: CLT-480
Muito boa aula. O que são estatísticas 1:30:00, estatística suficiente, 1:39:00
Agradeço pelo comentário, Paulo. Bons estudos!
Parabéns pelo canal! Sou contador e gostaria de saber qual área da estatística pode me ajudar ? Estou perguntando por que me recomendaram fazer uma pós em estatística pelo fato do mercado está em carência do conhecimento nessa área. Obg!
Oi Henrique, depende do que um contador faz no dia a dia. Poderia listar algumas das suas atividades?
@@alexandrepatrot analise de um balanço patrimonial, cálculo de impostos, custos de mercadoria, fluxo de cx, controle de estoque e projeção de vendas. Obg!
Na projeção de vendas, você pode utilizar modelos de regressão.
Conteúdo sensacional. Claro e objetivo.
Agradeço pelo comentário! Abs
Ótima explicação! Obrigado!
Muito bom!
Muito bom mesmo! Obrigado!
Excelente conteúdo e edição, parabéns!
3 ano do médio, tentando concursos de oficiais, se eu conseguir volto e falo!
OK. Mas o conteúdo desta série específica é para o mestrado em estatística. De qualquer forma, se tiver interesse e quiser aprender os fundamentos da estatística, recomendo seguir assistindo. Um abraço
Prof. parabéns pelo conteúdo e didática. Uma dúvida: A assimetria ou a curtose tbem pode indicar a tendenciosidade (vício)dos dados ou só mesmo com um teste de tendenciosidade (ex. teste t-student)?? Desculpe pelo texto longo
Prezado Pedro, se o seu modelo estatístico for desenhado para modelar dados com distribuição simétrica, então a assimetria poderá indicar que seu modelo é inadequado. Sobre tendenciosidade nos dados, acredito que dependerá de como os dados foram coletados.
Boa noite, professor. Excelente aula! Uma dúvida, repliquei esse código no RSTUDIO e o terminal retornou [1] TRUE, o que exatamente isso significa? Pensei que pela função conseguiria visualizar no R, qual a posição do quantil; se é um mínimo, máximo, se esta em uma posição inteira ou entre duas posições. Como visualizo isso no R?
O código final apenas serve para verificar se os valores são iguais. Veja com cuidado o que é dito no vídeo nessa parte
@@alexandrepatrot Entendi, parceiro. Sou novo no R, estava confuso kkkk. Agora entendi que ele ta comparando uma função personalizada para demonstrar o funcionamento da equação com a função quantile já nativa do R, ambas realizam a mesma coisa. Obrigado pelo apoio.
É exatamente isso que a função faz, João.