Avaliação e correção automática no software livre RStudio

Este artigo fornece embasamento para a criação de documentos para avaliação e correção automática de questões, exemplificado no relato de uma experiência realizada em um curso de extensão sobre Jurimetria – Estatística aplicada ao Direito. No referido curso, aplicou-se parte da metodologia sugerida pela autora em sua pesquisa de doutorado. Foi solicitado aos alunos participantes que respondessem a um teste de sondagem para que se pudesse analisar o seu nível de Matemática Básica, necessária para o bom desempenho no curso. Tal teste foi elaborado usando-se os softwares R e RStudio, também explorados ao longo das aulas. Em uma segunda etapa, sugeriu-se aos alunos que explorassem objetos de aprendizagem, o que notoriamente contribuiu para o andamento das aulas e entendimento dos conteúdos abordados

NÍVEIS DE ATIVIDADE FÍSICA E FATORES DE RISCO EM JOGADORES DE FUTEBOL AMADOR

O objetivo desse trabalho foi avaliar o nível de aptidão e de atividade física de jogadores de futebol amador. A amostra foi de 38 indivíduos do sexo masculino, integrantes de duas equipes de futebol (Equipe 1, n=19 e Equipe 2, n=19), com idades entre 21 e 46 anos. Foram aplicados 2 questionários: Prontidão para Atividades Físicas (Q-PAF) e Nível de Atividades Físicas (NAF). Além disso, foram avaliados peso e estatura, calculado o IMC, os perímetros de cintura e quadril e a RCQ. Os resultados foram descritos através da média, desvio padrão e percentual. Todos os dados foram tratados no programa estatístico SPSS for Windows 20.0. Quanto ao resultado do Q-PAF, houve uma diferença significativa entre as equipes, pois na Equipe 1 (E1) apenas 5,25% dos jogadores obteve a classificação de não apto, enquanto na Equipe 2 (E2), 47,37%. Quanto ao resultado do NAF, foi possível observar que 42,1% da E1 e 31,6% da E2 encontram-se inativos ou moderadamente ativos. Quanto ao RCQ, a E1 obteve 10,5% dos jogadores com risco alto ou muito alto contra 26,3% da E2. Já o IMC, apenas 26,3% da E1 e 36,8% da E2 encontra-se na faixa recomendável. Conclui-se que, em se tratando de indivíduos desportistas de uma atividade intensa como o futebol, em todos os testes verificou-se níveis preocupantes em uma ou outra equipe chamando mais a atenção o baixo índice de jogadores na faixa recomendável do IMC

Modelos GARCH versus modelos com mudança de regime Markoviana na variância

Ao longo dos estudos e análises do comportamento de retornos financeiros percebeu-se que a variância altera-se a cada instante de tempo. Com esta motivação foram introduzidos modelos que tentam explicar esta variabilidade de maneira mais acertada. Neste trabalho exploram-se modelos da família GARCH e modelos com mudança de regime Markoviana na variância. Simulações de Monte Carlo e análise de retornos financeiros do S&P500 e IBOVESPA foram implementadas numericamente.Studies and analysis of behavior returns show the disturbances changes in time. With this motivation, models that try explicating this variability more correctly were introduced. In this work were explored models of the GARCH family and models with Markov-switching in variance. Mote Carlo simulations and analysis returns of S&P500 and IBOVESPA were implemented numerically

Modelos GARCH versus modelos com mudança de regime Markoviana na variância

Ao longo dos estudos e análises do comportamento de retornos financeiros percebeu-se que a variância altera-se a cada instante de tempo. Com esta motivação foram introduzidos modelos que tentam explicar esta variabilidade de maneira mais acertada. Neste trabalho exploram-se modelos da família GARCH e modelos com mudança de regime Markoviana na variância. Simulações de Monte Carlo e análise de retornos financeiros do S&P500 e IBOVESPA foram implementadas numericamente.Studies and analysis of behavior returns show the disturbances changes in time. With this motivation, models that try explicating this variability more correctly were introduced. In this work were explored models of the GARCH family and models with Markov-switching in variance. Mote Carlo simulations and analysis returns of S&P500 and IBOVESPA were implemented numerically

Technical tiebreaker

Neste trabalho faz-se uma comparação entre as inferências bayesiana e frequentista para a estimação de proporções em um processo eleitoral brasileiro. Foi feito um contraponto entre as probabilidades a posteriori bayesianas e os intervalos/regiões de confiança frequentistas. Mostrou-se que os intervalos de confiança apresentados pelos institutos de pesquisa brasileiros não possuem a confiança que afirmam ter, levando o autor a desenvolver uma metodologia alternativa, denominada neste trabalho como \"frequentista correta\". De posse das abordagens bayesiana, frequentista correta e dos institutos, encontrou-se um teorema -- em um cenário com dois candidatos -- que relaciona intervalos de confiança frequentistas com probabilidades a posteriori bayesianas. Para três candidatos são apresentados exemplos que contradizem a noção de empate técnico definida pelos institutos, largamente veiculada nos meios de comunicação.In this paper was made comparisons between the bayesian and frequentist inferences for the estimation of the proportions in a Brazilian electoral process. It was made a comparison between the bayesian posterior probabilities and frequentist confidence intervals/regions. It was shown that the confidence intervals submitted by Brazilian research institutes lack the confidence that they claim to have, taking the author to develop an alternative approach, called in this work correct frequentist. With bayesian, correct frequentist and institutes approaches, we derived a theorem that relates in a scenario with two candidates frequentist confidence intervals with bayesian posterior probabilities. For three candidates are given examples that contradict the tie notion defined by the Brazilian research institutes, widely disseminated in mass media