Informações gerais

Professora: Samara F. Kiihl
Horário de aula: Turma A - Segunda 14-16; Turma B - Quarta 14-16
PED: Luis Francisco Prado Pinheiro F. Salles RA 162334
PAD: Leonardo Torin RA 156229
Atendimento: Segundas, Terças e Quartas 13-14 sala IM10
Comunicação por email: APENAS para meu email samara@ime.unicamp.br, APENAS com [ME111] especificado no assunto da mensagem, APENAS remetentes dos emails dac.unicamp.br ou g.unicamp.br serão lidos.
Atividades e notas estão disponíveis no Moodle: ME111-A e ME111-B. Você deverá logar com o mesmo usuário e senha que usar para acessar os serviços da DAC.
O aluno deverá proceder de forma respeitosa e honesta durante a resolução de qualquer atividade que seja parte da avaliação do curso.
O login usado para acessar o Moodle é intransferível. Capítulo VI, artigo 59: http://www.pg.unicamp.br/mostra_norma.php?id_norma=3256
Casos não contemplados neste documento, serão devidamente avaliados.

Wardrop, R. L. (1995). Statistics: Learning in the presence of variation.
Ross, S. M. (2010). Introductory Statistics.
Diez, D. M.; Barr, C. D.; Çetinkaya-Rundel, M. (2015). OpenIntro Statistics.
Leek, Jeff (2015). Elements of Data Analytic Style.
Peng, Roger (2015). [R Programming for Data Science])https://leanpub.com/rprogramming/).
Dalgaard, Peter. Introductory Statistics with R

Para acessar livros digitais fora da Unicamp, você precisará do VPN. Veja instruções de instalação aqui.

A avaliação se dará através de um Projeto Final e Atividades (testinhos/atividades em aula/atividades moodle/laboratórios).

MG = 0.25 PF + 0.75 A

Se MG maior ou igual a 6, o aluno está aprovado e MF = MG

Se MG < 6 e frequência pelo menos 75%, o aluno deverá fazer exame e MF = (MG + EF)/2

Se MG < 6 e frequência inferior a 75%, o aluno está reprovado e MF = MG

Frequência mínima para aprovação: 75%

Apenas alunos presentes na hora da chamada poderão entregar os exercícios referentes àquela aula.