PROBLEMA DE MONTY HALL

PROBLEMA DE MONTY HALL 
AULA 3

O problema de Monty Hall é muito utilizado em cursos de probabilidade e estatística, com ele é possível vermos, como o cérebro não foi feito para lidar intuitivamente com tais tipos específicos de problemas.

O jogo consiste no seguinte: Monty Hall ( o apresentador ) apresentava 3 portas aos concorrentes, sabendo que atrás de uma delas está um carro ( prêmio bom ) e que as outras têm prêmios de pouco valor.
 1ª etapa: O concorrente escolhe uma porta ( que ainda não é aberta ).
 2ª etapa: Monty abre uma das outras duas portas que o concorrente não escolheu, sabendo à partida que o carro não se encontra aí.
 3ª etapa: Agora com duas portas apenas para escolher pois uma delas já se viu, na 2ª etapa, que não tinha o prêmio e sabendo que o carro está atrás de uma delas, o concorrente tem que se decidir se permanece com a porta que escolheu no inicio do jogo e abre-a ou se muda para outra porta que ainda está fechada para então a abrir.
                                 

" .....e meu quintal tem muita grama, e eu vou te ensinar os truques, e..... "

Qual é a estratégia mais lógica ? Ficar com a porta escolhida inicialmente ou mudar de porta ? Com qual das duas portas ainda fechadas o concorrente tem mais probabilidade de ganhar ? Por quê ?
 R: A resposta correta e contra-intuitiva é que é vantajoso trocar. Na verdade é duas vezes mais provável você ganhar o prêmio trocando de porta do que senão fizer. Existem 3 portas - A, B e C. Quando o concorrente escolheu uma delas , digamos a A, a chance de que a porta dele seja a premiada é de 1/3 . consequentemente a probabilidade de que ele tenha errado , ou em outras palavras, de que o prêmio esteja nas outras duas portas B ou C é de 2/3. Podemos comprovar isso somando a probabilidade de cada uma das outras portas ou simplesmente sabendo que a probabilidade que haja um prêmio é sempre 1. O importante é sabermos que a chance de o prêmio estar nas outras portas que você não escolheu é de 2/3.
Sabendo disso, Basta observar que o apresentador abrirá uma dessas portas que contém um prêmio mau, digamos que seja a B. Ao fazer isso ele está lhe dando uma informação valiosa: Se o prêmio não estava nas outras portas que não escolheu (B ou C), então agora o prêmio só pode estar na porta que você não escolheu e não está aberta, ou seja , a porta C. Se o concorrente errou ao escolher uma porta e as chances disto são de 2/3 então ao abrir uma das outras portas que não há prêmio o apresentador está lhe dizendo onde está o prêmio. Sempre que o concorrente escolher inicialmente uma porta que não tenha prêmio, ao trocar de porta irá ganhar o prêmio com certeza. Na sua escolha inicial as chances de que tenha errado são de 2/3, trocando de porta suas chances de ganhar são de 2/3, sendo assim a chance de que o concorrente ganhe o prêmio não trocando de porta é de 1/3. Portanto é mais vantajoso trocar de porta.   

Um exemplo disso é mostrado no filme " Quebrando a Banca " aonde o professor, questiona os alunos sobre qual escolha seria mais vantajosa, e seu aluno escolhe a troca da porta inicial pela outra, que ainda não foi aberta. Deixando de lado as emoções do jogo e simplesmente se baseando na estatística de que trocando de porta ele terá mais chances de achar o prêmio ao invés de um " bode ".

referências: http://pt.wikipedia.org/wiki/Problema_de_Monty_Hall 
                  http://analisereal.com/tag/problema-de-monty-hall/

Tipos De Variáveis

Aula 3.

Tipos De Variáveis:

Uma variável é algo que varia de elemento para elemento, eu posso pegar um elemento e olhar a cor, pegar um outro elemento e olhar a sua cor também, é uma coisa que varia então neste momento nossa variável é a cor, eu posso também pegar a altura de uma pessoa e comparar com a altura de outra pessoa, nossa variável seria a altura.Uma variável pode  ser qualitativa ou categórica mas também pode ser quantitativa.

Qualitativas ou Categóricas são aquelas que não podem ser medidas, você não pode medir por exemplo quanto católico uma pessoa é mais que a outra, as variáveis qualitativas podem ainda se dividir em nominas (apenas um nome, rotulo, ex: time, marca, sexo.) e pode ser ordinal (alem de ser um nome ela pode ser colocada em ordem ex: classe social A, B, C, D, E.)

Já as variáveis Quantitativas são aquelas que podem ser medidas, como altura, e são divididas em discretas (apenas números inteiros ex: numero de filhos, numero de televisões, etc.) e em continuas (podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo ex:  altura, peso, tempo.)

Teorema Central do Limite

Aula 3.

Teorema central do limite:

 Em teoria das probabilidades, esse teorema afirma que quando o tamanho da amostra aumenta, a distribuição amostral da sua média aproxima-se cada vez mais de uma distribuição normal.
 A aproximação para a normal melhora à medida que o tamanho amostral cresce. Este resultado é conhecido como o Teorema Central do Limite e é notável porque permite-nos conduzir alguns procedimentos de inferência sem qualquer conhecimento da distribuição da população.

Quando o fenômeno vem a ocorrer em grande sequencia de vezes, as chaces do mesmo vem a crescer como em um jogo de cara ou coroa com 2 moedas o jogador tem em si 50% de chance quando com 3 moedas 33,3% de chances e quanto mais vezes a moeda tender para cara ou coroa qual seja a escolha do mesmo mais chances o individuo terá de ganhar,ou em um jogo de adivinhações onde o jogador tem enumeras escolhas e conforme eliminando as alternativas incorretas a chances do mesmo tenderam a crescer.

CURIOSIDADE.

A curiosa câmera Squito

Uma câmera muito curiosa foi desenvolvida por um designer chamado Steve Hollinger. Ele criou um dispositivo que tem um formato de bola de tênis e que pode ser arremessado.

A câmera foi chamada de Squito e tem feito sucesso no mundo tecnológico, mesmo antes de ser lançada. O aparelho é, simplesmente, uma câmera arremessável.

Na verdade, essa esfera tem três câmeras panorâmicas embutidas que podem filmar e fotografar enquanto ela estiver no ar. Dessa forma, a Squito é capaz de captar imagens surpreendentes.

A Squito possui vários sensores que processam as imagens capturadas e, depois as enviam diretamente para outros dispositivos, como computadores, tablets e smartphones.

A câmera foi produzida com sensores e um estabilizador para que as imagens captadas não fiquem tremidas ou borradas. Essa nova tecnologia pode ser utilizada para recreação, identificação de territórios e em programas de espionagem.

Veja a câmera em funcionamento:

Aula 2.

Conceito Basico de dado, informação e conhecimento.

Quando estamos analisando dados, estamos olhando para o pedaço mais cru do conhecimento, não temos contexto, não sabemos aonde se encaixa, não tiramos uma conclusão a partir daquilo e principalmente, não tomamos uma decisão baseados apenas no dado. A informação é quando consolidamos os nossos dados de forma que eles passem a fazer sentido, e quando transformamos a informação em algo que podemos tomar decisões, ai temos o conhecimento assim como disse Peter Drucker: “A informação só se torna conhecimento nas mãos de alguém que sabe oque fazer com aquilo”. E Thomas Davenport: “É a mistura de experiências, valores e percepções, informações e dados, a qual proporciona uma estrutura para a aplicação, avaliação de novas experiências e informações”.


Este vídeo contem algumas explicações sobre conceitos basicos de dados, informação e conhecimento:

Aula 2.

PIRÂMIDE DO CONHECIMENTO 

A Pirâmide do Conhecimento ou Hierarquia DIKW (Data , Information , Knowledg Wisdow ) , no português DICS ( Dados , Informação , Conhecimento , Sabedoria ) , é uma pirâmide hierarca  estruturada em quatro partes , onde cada camada acrescenta atributos sobre a anterior .

 

DADOS :
- Nível mais básico entre todos , são facilmente encontrados em qualquer lugar do mundo e apesar de serem básicos em nossa pirâmide , sem eles não conseguiríamos avançar de estágio e seriam inúteis sem um contexto ou forma de utilização.

Exemplos : Números , imagens e palavras .
    
INFORMAÇÃO :
- Refere-se à descrição, definição ou perspectiva (o quê , quem , quando , onde) . Acrescenta contexto e significado aos dados recebidos , é o resultado do processamento , manipulação e organização de dados.

CONHECIMENTO :

- Conhecimento consiste de dados e informações organizados e processados para transmitir compreensão, experiência, aprendizado acumulado e técnica,quando se aplicam a determinado problema ou atividade. Os dados processados para extrair deduções críticas e para refletir experiência e perícia anteriores fornecem a quem os recebe conhecimento organizacional, de alto valor potencial.

SABEDORIA : 
- O último nível entre todos , pode ser vista como uma extensão do conceito de conhecimento. Na verdade, ela é o conhecimento acrescido de ética e valores.



Referências:

http://pt.slideshare.net/GrupoBass/dados-informacao-conhecimento-e-saber

http://pt.wikipedia.org/wiki/Pir%C3%A2mide_do_conhecimento
http://www.faculdadesequipe.com.br/arquivos/f872ab4097f066b6577f7653abcdf2818d5cf7cd.pdf
http://pt.wikipedia.org/wiki/Sabedoria

Aula 2 Curva de Gauss

Aula 2.

Curva de  Gauss

 Curva de Gauss é um gráfico de distribuição de dados normal como por exemplo de um exame de QI como sitado na aula 1,a curva de gauss é comparada ao formato de um sino pela sua curva,alem de representar dados ela também representa uma função que possui propriedades peculiares.

Curva de Gauss em estatística:

 Sendo muito importante para a estatística a curva de gauss define a probabilidade para a ocorrência de certos eventos.

Representação da curva de Gauss normal:

Johann Carl Friedrich Gauss (ou Gauss) 

Gauss Foi um matemático brilhante filho de pais humildes, seu pai, Gerhard Diederich, era jardineiro e pedreiro, sua mãe Dorothea Benze era analfabeta, não tendo registrado a data de nascimento de Gauss.

Aos sete anos entrou para a escola. Segundo uma história famosa, seu diretor, Butner, pediu que os alunos somassem os números inteiros de um a cem, mal havia enunciado o problema e o jovem Gauss colocou sua lousa sobre a mesa, dizendo: ligget se! Sua resposta, 5050, foi encontrada através do raciocínio que demonstra a fórmula da soma de uma progressão aritmética. Butner reconheceu a genialidade do menino de dez anos, passou a incentivá-lo nos seus estudos, junto com seu jovem assistente, Johann Martin Bartels (1769-1856), apaixonado pela matemática. Entre Bartels, com dezessete anos, e o aluno de dez nasceu uma boa amizade que durou toda a vida.

Em novembro de 1804 casou com Johanna Elisabeth Rosina Osthoff (nascida em 8 de maio de 1780) e que faleceu alguns anos depois, em 11 de outubro de 1809. Do primeiro casamento teve três filhos: Joseph, Wilhelmine e Louis. Depois casou com Friederica Wilhelmine Waldeck, com quem teve mais três filhos: Eugen, Wilhelm e Therese.

Neste vídeo veremos como Gauss resolveu um exercício, que para muitos levaria muito tempo para solucionar a soma dos primeiros cem números naturais. Detalhe , ele tinha apenas 9 anos . 

Aula 1.

Aula 1.

Oque significa Blog?

Blog contração do termo em inglês Web blog "Nós blogamos", nada mais é do que um site cujo o mesmo poder ser atualizado diariamente e rapidamente através de postagens ou posts seguindo a temática e Politica do Blog, lembrando muitas vezes um diário online.

Diferenças entre Login e Logon:

Oque é QI?

  QI Quociente de inteligência logo o mesmo consiste em uma série de testes para que conhecimentos gerais do individuo possa ser medido,através de testes geralmente de português e matemática, a média da maioria dos participantes em testes de QI é equivalente a 100 a média para um individuo de raciocínio normal,Logo QI em linguagem popular é a inteligência contida em cada individuo o conhecimento e raciocínio fácil de cada pessoa.

Como a media de um teste de QI se é medido:
Conforme os testes a idade mental baseada nos conhecimentos do mesmo ea idade física do individuo são divididas e no final multiplicadas por 100.

Sendo assim, a fórmula exata do QI era: