Guia de Disciplinas do Bacharelando em Estatística no IME-USP - Semestral

Data da última alteração: 2009-02-21.
Data de criação: 2005-06-16.

Palavras-chave: Acadêmico, Guia de referências.

Carga obrigatória

1o. Semestre

  • FAP0115 - Laboratório de Física I
  • MAC0110 - Introdução à Computação
  • MAE0121 - Introdução a Probabilidade e a Estatística I
  • MAT0111 - Cálculo Diferencial e Integral I
  • MAT0112 - Vetores e Geometria

2o. Semestre

  • FAP0126 - Física I
  • MAC0122 - Princípios de Desenvolvimento de Algoritmos
  • MAE0212 - Introdução a Probabilidade e a Estatística II
  • MAP0131 - Laboratório de Matemática Aplicada
  • MAT0121 - Cálculo Diferencial e Integral II
  • MAT0122 - Álgebra Linear I

3o. Semestre

  • MAC0212 - Laboratório de Computação
  • MAE0221 - Probabilidade I
  • MAT0211 - Cálculo Diferencial e Integral III
  • MAT0222 - Álgebra Linear II

4o. Semestre

  • MAE0217 - Estatística Descritiva
  • MAE0224 - Probabilidade II
  • MAE0311 - Inferência Estatística
  • MAP0313 - Cálculo de Diferenças Finitas
  • MAT0221 - Cálculo Diferencial e Integral IV

5o. Semestre

  • MAE0312 - Introdução aos Processos Estocásticos
  • MAE0314 - Análise Estatística
  • MAE0315 - Tecnologia da Amostragem
  • MAE0317 - Planejamento e Pesquisa I
  • MAE0328 - Análise de Regressão

6o. Semestre

  • FLC0474 - Língua Portuguesa
  • MAE0325 - Séries Temporais
  • MAE0326 - Aplicações de Processos Estocásticos
  • MAE0327 - Planejamento e Pesquisa II
  • MAE0330 - Análise Multivariada de Dados
  • MAE0418 - Estatística Documentária

7o. Semestre

  • MAE0413 - Estatística Aplicada I

8o. Semestre

  • MAE0423 - Estatística Aplicada II

Disciplinas optativas

Lista

  • MAE0514 - Introdução à Análise de Sobrevivência
  • MAE0526 - Tópicos de Regressão (Modelos Lineares Generalizados)

Disciplinas

FAP0115 - Laboratório de Física I

Esse é o primeiro contato do aspirante a Bacharel em Estatística pelo IME-USP com o Instituto de Física. Dependendo do professor que ministra a disciplina, é uma experiência traumatizante. Relatórios que não acabam nunca, revisão da revisão da revisão, experimentos que não dão certo, e pela lei de Murphy, é sempre o seu que vai dar errado.

APESAR de parecer que ela foi colocada no currículo do BE por algum professor vingativo que queria ver os alunos sofrerem, na verdade ela tem seus pontos positivos. Eu considero ela especialmente importante para um futuro estatístico pela oportunidade que você tem de ver na prática como dados de um experimento são coletados, onde entram os erros de medida e de precisão e dá umas noções básicas de como analisar os dados. Também é uma oportunidade de aplicar alguns dos conceitos inicias de estatística que você vê em MAE0121.

Referências relevantes são Added (2002) e Vuolo (1996), assim como algum material de física do ensino médio como Ramalho (1996).

Referências

  • Added, Nemitala. 2002. Laboratório de Física I para Matemáticos. FAP115. 2002. Universidade de São Paulo - Instituto de Física.
  • Vuolo, J.H. 1996. Introdução à Teoria de Erros. Edgard Blücher, 2ed.
  • Ramalho, Toledo e Nicolau. 1996. Fundamentos da Física V.s 1, 2 e 3. Editora Moderna.

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FAP0126 - Física I

Essa é a segunda e última matéria de física do currículo do BE. Seu conteúdo é basicamente mecânica do Ensino Médio revisitada, com algumas coisas novas. Se você foi bem em Física no vestibular basta seguir o gás e passar nessa matéria logo. Alerta: se você não passar de primeira a única possibilidade de fazer novamente é se formando em 5 anos porque ela bate em todos os semestres do curso posteriores.

A referência usual é Halliday et al (2006). É um livro bem razoável. Outro com um enfoque mais formal e em geral adotado nos cursos de física no IF é o Nussenzveig (2002).

Referências

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MAC0110 - Introdução à Computação

Primeira matéria de computação do curso. Ela em geral começa bem devagar mas logo o ritmo melhora e mesmo que você já saiba programar antes do curso ele vale muito a pena para formalizar um pouco e te ensinar a escrever programas com código mais organizado. Se você der sorte vai cair com um professor do lado Branco da força e ter c, ou talvez python. Se cair com um professor do lado Negro da força, vai ter java.

As referências variam conforme a linguagem. A referência sobre C é Shildt (1995). Para python Rossum (2005) é muito bom. (A não menção de referências para Java não é totalmente intencional: como não estudei java a sério ainda não sei uma referência que posso assinar em baixo. Se alguém tiver uma sugestão...).

Referências

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MAC0122 - Princípios de Desenvolvimento de Algoritmos

Segunda matéria de computação do curso e a mais pesada também. Nessa disciplina você vê uma introdução às estruturas de dados e algoritmos mais importantes da computação básica. É um curso puxado mas vale a pena o esforço. Como referência, Shildt (1995) (conforme indicado em MAC0110) é ainda uma excelente fonte. Lembre-se que nas matérias de computação do BE acima de tudo você deve programar muito para por em prática os algoritmos estudados e fixar o que aprendeu. As referências nesse nível não são tão importantes.

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MAC0212 - Laboratório de Computação

Última matéria de computação do BE (bom, isso é no currículo de obrigatórias. Mais pra frente nos semestres finais da sempre para puxar outras como optativas...). É muito difícil dar qualquer tipo de referência porque essa matéria é muito aberta. Depende muito do professor. Já foi dado algoritmos em Java, já foi dado perl, LaTeX, python. Valem as dicas e referências de MAC0110 e MAC0122

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MAP0131 - Laboratório de Matemática Aplicada

As matérias da aplicada são sempre uma incógnita. Nenhuma turma até hoje teve a mesma matéria que outra turma anterior em uma matéria da aplicada. Dessa forma é difícil dar boas referências: vai depender muito do professor.

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MAP0313 - Cálculo de Diferenças Finitas

Essa é uma matéria da aplicada com um pouco mais de regularidade que a anterior. Em geral é dado CDF ou Cálculo Numérico. Quando for dado cálculo numérico, uma boa referência é Humes (1982). Também há um livro gratuito, disponível na internet sobre o assunto: Franco (2000). Para CDF, uma referência razoável é Goldberg (1967). Se for dado Cálculo numérico, a matéria vai ser útil quando você estudar regressão. Se for dado CDF, a matéria vai ser útil quando você estudar séries temporais.

Referências

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MAT0111 - Cálculo Diferencial e Integral I

Junto com Vetores e Geometria é a primeira matéria de matemática superior do curso. Faz parte do arroz e feijão que você tem que dominar até pelos menos que você se forme. 90% do que se aprende nesse curso vai ser usado em todo o resto do curso constantemente. A referência usual é Guidorizzi (2001). Algumas pessoas consideram a abordagem do Guidorizzi um pouco seca, e preferem usar o Stewart (2005). Um livro não tão conhecido mas muito útil é o Piskounov (1977): ele foi escrito por um engenheiro russo, e tem uma coleção enorme de exercícios de integração de diferenciação que são excelentes para praticar.

Referências

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MAT0121 - Cálculo Diferencial e Integral II

Seqüência de Cálculo I. Continuam valendo os clássicos Guidorizzi (2001) e Stewart (2001).

Referências

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MAT0211 - Cálculo Diferencial e Integral III

Seqüência de Cálculo II. É em geral o pior dos cálculos. Integrais duplas e triplas, integrais de linha, campos vetoriais... O ponto positivo é que sobrevivendo a Cálculo III, Cálculo IV é fácil. Continuam valendo os clássicos Guidorizzi (2001) e Stewart (2005). Outra excelente referência é Courant (1988).

Referências

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MAT0221 - Cálculo Diferencial e Integral IV

Seqüência de Cálculo III. É uma diluição de Análise Real e Equações Diferenciais para a estatística. A parte de séries e seqüências de funções é útil em Probabilidade II e a parte de equações diferencias em Processos Estocásticos.

Referências

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MAT0112 - Vetores e Geometria

Junto com Cálculo I é a primeira matéria de matemática superior do curso. Dá base para Cálculo II e Álgebra Linear. As melhores referências são Boulos (2004) e Steinbruch (1987).

Referências

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MAT0122 - Álgebra Linear I

Matéria muito importante do currículo. Os conceitos de Álgebra Linear são essenciais para várias áreas da estatística, desde probabilidade e processos estocásticos até modelos lineares e análise multivariada. Essa matéria junto com a próxima (Álgebra Linear II) servem para introduzir você nos conceitos principais dessa área. Boas referências são Callioli et al (1987) e Hoffman e Kunze (1971).

Referências

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MAT0122 - Álgebra Linear II

Continuação de Álgebra Linear I. É uma matéria com um histórico de reprovação altíssimo. Como é dada junto com o bacharelado em matemática muitas vezes é dado um enfoque muito teórico e algumas aplicações que seriam úteis para estatística são puladas. Dependendo do professor que der a matéria, você vai precisar de todas as referências que conseguir. Valem as já mencionadas para Álgebra Linear I, e também Coelho e Lourenço (2005). Referências inestimáveis para exercícios são Lipschutz (1972), Lipschutz (1989) e Lipschutz (1968).

Referências

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MAE0121 - Introdução a Probabilidade e a Estatística I

Primeira matéria de estatística do currículo. Ela assim como a seguinte são reminiscentes do tempo em que havia um ciclo básico, e você só decidia sua habilitação depois do primeiro ano de curso. É uma introdução a alguns conceitos de probabilidade e estatística que serão todos revistos mais pra frente. Referências usuais são Magalhães e Lima (2005) e Morettin e Bussab (2004). Ambos cobrem o conteúdo dessa matéria e da próxima. Para algo mais aprofundado na parte de probabilidade, uma boa referência é Meyer (1969). Para uma abordagem diferente da parte estatística veja Moore (1995).

Referências

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MAE0212 - Introdução a Probabilidade e a Estatística II

Matéria seguinte a MAE0121. Valem as referências de MAE0121.

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MAE0221 - Probabilidade I

Primeira matéria do departamento de estatística dada exclusivamente para o bacharelado. Deve ser feita com carinho porque assim como Cálculo I, 90% do que você ver nessa disciplina será utilizado extensivamente no resto do curso. É o arroz com feijão do que você precisa saber de probabilidade pro resto da vida. A partir desse ponto as referências em português vão minguando cada vez mais. Caso você não leia inglês ainda, faça um esforço para começar a ler caso você realmente queira se formar. A primeira referência a ser indicada são os livros do Sheldon M. Ross. A referência para Probabilidade I é Ross (2005). Ross (1997) é também indicado para alguns tópicos de estocásticos, que as vezes são dados nessa matéria. A abordagem dos livros do Ross é sempre muito bem cuidada e didática, e a organização dos temas também. Um livro que é um pouco 'diferente' na organização dos tópicos, mas que é uma fonte excelente para estudo de alguns tópicos mais específicos é o Feller (1968). Para ele tem uma tradução parcial disponível do primeiro volume (Feller, 1976). Hoel (1978) também é um livro razoável. Uma boa introdução tanto a probabilidade quanto inferência é DeGroot e Schervish (2001). Uma referência muito boa para análise combinatória é Morgado, et al (2004) - ele contém centenas de exercícios com a resolução completa de diversos problemas de análise combinatória. Outra excelente referência mais fácil de encontrar para combinatória é Mello, et al (2008).

Referências

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MAE0224 - Probabilidade II

Seqüência de Probabilidade I, e uma das matérias mais teóricas do curso dada pelo departamento de estatística. Muitos dos resultados vistos no curso são tópicos de um programa de mestrado em estatística, e dão uma boa base de probabilidade mais avançada para os alunos. Referências para essa matéria são difíceis de indicar, em parte porque depende um pouco do professor que ministra a matéria, e em parte porque mesmo quando a ementa é seguida à risca, não há nenhum livro que tenha tudo que ela tenha na profundidade adequada. A primeira referência a se indicar é o Barry James (James, 1996). Outro livro bem parecido com o Barry James é Magalhães (2004), e também é uma boa referência. Um livro com a parte de convergência de variáveis aleatórias bem didática é Murteira (1990).

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MAE0217 - Estatística Descritiva

Em contraste com Probabilidade II, é uma das matérias mais voltadas à análise de dados do curso. Ela é as vezes menosprezada, mas é uma ferramenta essencial para um bom estatístico. Referências muito boas são Cleveland (1993) e Cleveland (1994). Um clássico, que todo estatístico tem que folhear pelo menos uma vez na vida, é Tukey (1977): foi um livro escrito antes dos computadores pessoais, e muitos dos conselhos para uso de régua e lápis podem parecer desapropriados hoje em dia, mas as idéias e estratégias de pensamentos introduzidas por Tukey continuam valendo até hoje. Apesar de ser um livro mais voltado para as matérias de planejamento, Box e Hunter (1978) também é uma referência de valor inestimável.

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MAE0311 - Inferência Estatística

Uma das matérias mais importantes do curso. TODAS as matérias que seguem nos próximos semestres dependem dessa matéria. Vale a pena estudar bem, pois serve de base para praticamente tudo relacionando a estatística moderna que será visto no curso. O livro que em geral é adotado é Bolfarine e Sandoval (2000). O livro corresponde, via de regra, a exatamente o que é dado durante o curso todo, as vezes entrando algum conteúdo extra. Não há exemplares na biblioteca mas pode ser comprado no Bloco B na secretária da SBM, pelo preço de custo. Referências mais completas e com discussões mais detalhadas do assunto são Mood, Graybill e Boes (1963), DeGroot e Schervish (2001) e Casella e Berger (2002).

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MAE0312 - Introdução aos Processos Estocásticos

Essa matéria é descendente direta de MAE0224, e é uma continuação dos conceitos de probabilidade e aprofundamento em processos estocásticos. Também conhecida como Probabilidade III. Mais uma vez Sheldon M Ross domina as referências. Ross (1997) é a referência mais leve para o assunto. Ross (1996) é mais completo e formal. Ross (2001) é uma boa referência para simulações. Uma referência menos conhecida mas com algumas explicações interessantes na parte de cadeias de markov discretas é Chiang (1978). Tem também um livro em português, disponível para download Ferrari e Galves (1997).

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MAE0326 - Aplicações de Processos Estocásticos

Essa matéria segue a MAE0312, e por herança, também é conhecida por Probabilidade IV. Continuam valendo as referências de MAE0312.

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MAE0314 - Análise Estatística

Essa matéria revê e introduz resultados importantes de Álgebra Linear e começa os conceitos essenciais de análise multivariada. Também dá uma introdução a testes da estatística não paramétrica. Para a parte de multivariada a referência é Johnson e Wichern (1982). Alguns criticam que ele é muito prático entretanto. Um livro com base mais teórica é Mardia et al (1979). Uma referência menos conhecida mas muito boa é Anderson (1984). Para a parte de testes não paramétricos o livro recomendado é Conover (1971), embora as vezes ele me pareça muito mais com um livro de receitas.

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MAE0330 - Análise Multivariada de Dados

Essa matéria segue a MAE0314. Valem as referências de multivariada indicadas em MAE0314.

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MAE0315 - Tecnologia da Amostragem

Essa matéria é uma introdução à algumas técnicas teóricas de amostragem. Referências usuais são Bolfarine e Bussab (2005) e o clássico Cochran (1977). Bolfarine e Bussab (2005) foi publicado recentemente pela Edgard Blücher, dentro do projeto Fisher, e cobre bem o conteúdo da matéria. Para uma discussão mais detalhada do assunto o Cochran (1977) e Kish (1965).

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MAE0317 - Planejamento e Pesquisa I

Matéria que introduz o básico da estatística experimental clássica, como delineamento de experimentos e análise de variância. A referência para essa matéria (assim como para MAE0328 e parte de MAE0327) é Neter et al (1996). Caso você só possa comprar um livro durante toda a sua graduação em estatística, compre ele. É uma bíblia de quase 1200 páginas contendo uma introdução excelente a teoria de modelos lineares. Um livro com mais filosofia de experimentação é Box e Hunter (1978), e também vale a pena ser lido e relido várias vezes. Winer (1991) é outro livro excelente: tem todo o conteúdo de Planejamento I e II, mas a estrutura dele é um pouco bagunçada. Montgomery (1984) também é uma boa referência. Um material introdutório muito bom e em português são as apostilas do curso de planejamento do Demerson Polli (Polli, 2005).

Observação: o que você não aprender direito nessa matéria você vai muito provavelmente ter que aprender na marra em MAE0413 ou MAE0423.

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MAE0327 - Planejamento e Pesquisa II

Continuação de MAE0317, com estruturas de delineamento mais complicadas. Valem todas as referências de MAE0317. Todas elas juntas, ainda assim, não são suficientes para cobrir todo o conteúdo. Recomenda-se aqui ainda Hinkelmann e Kempthorne (1994), que tem muita filosofia e história de experimentação, Johnson e Leone (1964) para a parte de blocos incompletos, Singer (2007) para a parte de medidas repetidas, Johnson e Wichern (1982) para a parte de MANOVA e John (1971) para a parte de delineamentos fracionários.

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MAE0328 - Análise de Regressão

Matéria que introduz uma das ferramentas estatísticas mais utilizadas no 'mundo real', os modelos lineares. Referências excelentes são Neter et al (1996) e Montgomery et al (2001). Outro livro muito bom é Draper e Smith (1998).

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MAE0418 - Estatística Documentária

Essa matéria é a priori uma incógnita, pois a ementa a deixa aberta para praticamente qualquer coisa. Nos últimos anos ela tem sido utilizada para cobrir tópicos que em geral não são dados no bacharelado em outras matérias. Nos últimos 3 anos isso foi Análise de Dados Categorizados. Caso seja essa a matéria dada, referências boas são Agresti (2002) e Canton (1980). Um livro que cobre um grande número de técnicas, ilustrando sua implementação no SAS, é Stokes et al (2000).

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MAE0325 - Séries Temporais

Única matéria sobre séries temporais no currículo obrigatório. Boas referências são Morettin e Tolói (2004), Chatfield (1980) e Brockwell e Davis (2002). Tem também o mais tradicional Box, Jenkins e Reinsel (1994) e por fim o Shumway e Stoffer (2000).

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MAE0413 - Estatística Aplicada I

Junto com MAE0423 (Aplicada II), é a última matéria obrigatória do currículo do curso. Nessa matéria cada aluno (ou dupla) recebe a missão de conduzir um projeto de análise estatística completo (com relatórios, apresentações, reuniões), tendo sempre um professor orientador e a avaliação dos professores que estão dando o curso. Funciona como um estágio supervisionado (o tempo gasto nessa matéria também é proporcional ao gasto em um estágio) e é a última chance de aprender a se virar sozinho antes de cair no mercado e descobrir que em geral não vai ter ninguém para lhe ensinar as coisas.

Os projetos analisados são projetos de pesquisa reais, submetidos por pesquisadores que procuram o Centro de Estatística Aplicada (CEA).

As referências para essa disciplina vão variar de acordo com o projeto de análise que você cair. Uma referência geral boa, com boas referências para diversas outras áreas da estatística é Venables e Ripley (2002).

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MAE0413 - Estatística Aplicada II

Essa disciplina é virtualmente igual a MAE0413. Valem todos os conselhos e referências indicados lá.

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FLC0474 - Língua Portuguesa

Única matéria de humanas da carga obrigatória do curso. As referências variam de professor para professor mas o livro Medeiros (2008) costuma ser utilizado.

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Disciplinas optativas

MAE0514 - Introdução à Análise de Sobrevivência

Nessa matéria se abordam os tópicos iniciais da análise de sobrevivência. É uma área bem rica da estatística, com aplicações em diversas áreas. Os principais conjuntos de dados que são analisados com essas técnicas são dados da medicina e ciências biológicas, que envolvem taxas de sobrevivência. Mais recentemente esses modelos tem sido aplicados à outras áreas, como em financeiras para análise de crédito.

Uma referência muito boa, tanto na parte teórica quanto na parte de aplicações é Klein e Moeschberger (1997). Um livro com enfoque mais prático e com guias de como implementar as análises no R e SAS é Therneau e Grambsch (2001). Esse último também tem uma parte muito boa sobre análise de resíduos e de qualidade de ajuste de modelos de Cox.

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MAE0526 - Tópicos de Regressão (Modelos Lineares Generalizados)

Essa matéria introduz a área de modelos lineares generalizados, que são uma generalização do modelo linear simples visto em MAE0328, permitindo que a distribuição dos erros esteja na família exponencial. Paula (2004) é uma boa referência em português, disponível on-line para download. Dobson (2002) é o mais leve nessa área e bem didático, com vários exemplos numéricos. McCullagh e Nelder (1989) é a referência clássica. Para modelos mistos, Pinheiro e Bates (2002) é uma boa indicação. Um livro excelente para estratégias de modelagem e seleção de modelos é Harrell (2003).

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