Ministrante: Jorge Luis Bazan Guzman
Colaboradora: Mariana Curi
Resumo: Este minicurso aborda as principais técnicas estatísticas usadas na comparação dos desempenhos de sistemas/algoritmos na área de Ciência da Computação experimental. O foco é compreender não apenas as situações adequadas para o uso dos métodos, mas também as suas suposições e limitações, tornando mais consciente suas aplicações.
Conteúdo: O programa contempla a) a classificação de variáveis, b) as principais distribuições de probabilidade (discretas e contínuas), c) os conceitos básicos de testes de hipóteses, testes paramétricos e não paramétricos para comparações de dois ou mais algoritmos, as respectivas suposições, como verificar se estão ou não satisfeitas em situações reais e os princípios e conceitos relevantes do planejamento experimental. Mais especificamente, serão considerados os testes t de Student, teste de qui-quadrado para independência, teste para a média e para a proporção de uma população (exato e aproximado), teste de McNemar, teste de soma e de sinais de Wilcoxon, análise de variância, teste de Kruskall-Wallis. Além disso, serão apresentadas algumas medidas de avaliação da matriz de confusão e as correlações de Pearson, Spearman ,Kendall. A prática dos métodos será feita em programas tais como R e Python.
Referências:
- Montgomery, Douglas C., Hubele, Norma Francis, Runger, George C. (2004). Estatística Aplicada à Engenharia. 2a edição
- Magalhães, M.N.; Lima, A.C.P. de. (2005). Noções de Probabilidade e Estatística. 6ª ed. São Paulo: Edusp edição. Editora LTC
Mini CV:
Jorge Luis Bazan Guzman é professor associado do Departamento de Matemática Aplicada e Estatística do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo. Desenvolve pesquisas na área de Estatística e Ciência de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: modelos de regressão, modelos de variáveis latentes, modelos de teoria de resposta ao item, modelos de diagnóstico cognitivo, inferência bayesiana, dados categorizados, Psicometria e Educação Estatística.
Mariana Curi possui graduação em Bacharelado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1994), mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1999) e doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2006). Atualmente é docente MS5 do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: modelos de variáveis latentes, teoria de resposta ao item, testes adaptativos informatizados, modelos de diagnóstico cognitivos, aprendizagem profunda e aplicações nas áreas de educação e psicologia.