====== Avaliação 2020 ======


Como [[http://cmq.esalq.usp.br/BIE5781/doku.php?id=historico:2020:syllabus#avaliacao|indicado na nossa programação]], na edição de 2020 da disciplina a avaliação será por:

  *  Participação (peso 6): presença nas atividades síncronas e participação no fórum
  * Resolução de exercícios (peso 4).

Para a parte de resolução de exercícios você pode escolher uma entre duas alternativas: uma proposta de análise de dados OU a resolução  de uma lista de questões. Cada alternativa está explicada a seguir.

<WRAP center round important 60%>
As duas opções de exercícios são de **resolução individual**. Você pode discutir suas ideias para resolver os exercícios com colegas e a equipe.  Mas suas respostas devem ser originais, e de sua autoria e responsabilidade exclusivamente.
</WRAP>

===== Prazos e modo de envio =====

   - Prepare um único arquivo texto (.doc, docx, ods, pdf) com as suas respostas.
   - Envie seu arquivo por meio deste formulário: [[https://forms.gle/eb6D6Weya6KoAcfRA]]
   - Prazo para entrega: até **11 de dezembro de 2020**.

===== Plantões =====

A equipe estará de plantão no nosso canal no //Discord// para orientar sobre o trabalho final nestes dias e horários:

  * 01/12: 09:00-11:30 e 14:00- 17:00 h
  * 03/12:  09:00-11:30 e 14:00- 17:00 h
  * 04/12: 15:30 - 18:00 h
  * 07/12:  09:00-11:30 e 14:00- 17:00 h
  * 08/12: 15:30 - 17:00 h
  * 09/12: 09:00-11:30 e 14:00- 17:00 h
  * 10/12:  15:00 - 17:00 h
===== Alternativa 1 - Lista de questões =====

 Resolva **TODAS** as três seguintes tarefas:

==== Tarefa 1 (peso 5)====

Escolha uma questão motivadora de qualquer um dos tutoriais para discutir. Responda à questão proposta com um ou mais argumentos que levem a uma conclusão clara.  Entendemos que  argumentos encadeiam assertivas de uma maneira coerente para sustentar uma conclusão, ou assertiva final. Como são questões para motivar a reflexão, com possibilidade de conclusões muito diferentes, vamos avaliar seu argumento escrito quanto à consistência, clareza e fundamentação: 

  * Um texto consistente encadeia suas assertivas de maneira coerente, o que estabelece vínculos entre as ideias apresentadas.
  * Um texto claro permite ao leitor compreender a mensagem pretendida pelo autor, sem dificuldades e sem  ambiguidade.
  * Uma avaliação fundamentada usa elementos de conhecimento, de validade amplamente aceita, ou demonstrada em seu texto. No caso esperamos boa fundamentação de seu argumento nos conceitos abordados durante a disciplina.
  
  
 ==== Tarefa 2 (peso 2)====
 
Escolha entre o exercício [[http://www.lage.ib.usp.br/notar/exercicio.php?exerc=53|205.2]] OU  o exercício [[http://www.lage.ib.usp.br/notar/exercicio.php?exerc=59|206.1]] do notaR. Para cumprir esta tarefa você deve:

  - Enviar pelo notaR o código do exercício escolhido. 
  - Responder à última questão dos exercício,   que não demandam códigos ((São o item **6** do exercício 205.2 ou a pergunta final do item **8** exercício 206.1)). Inclua suas respostas a essas questões no arquivo de texto que você vai enviar.
  - <wrap important>Para fazer o envio dos códigos da resposta pelo notaR você deve fazer login. Seu username no notaR é ''bie5781-NUSP'', onde ''NUSP''  é seu número USP (todes que se matricularam na disciplina têm um). A senha é mesma usada para acessar este wiki.</wrap>

==== Tarefa 3 (peso 3)====

Responda a 5 das 9 perguntas de múltipla escolha {{ :historico:2020:teste2020.pdf |deste teste}}. 

Informe a alternativa que você escolheu para cada questão no documento do texto com as respostas. Basta criar uma seção "Respostas ao teste" e indicar "Questão X: alternativa z" e assim por diante.

<wrap important>
**Importante**: Nesta tarefa você deve indicar a alternativa INCORRETA para cada questão. Leia com atenção as instruções do teste
</wrap>
 


===== Alternativa 2 - Projeto de Análise de dados =====

Escolha uma pergunta científica para responder com a ajuda da abordagem de modelos estatísticos. Procure dar preferência a uma pergunta que seja relevante ao seu projeto de pesquisa. Responda à questões abaixo. Suas respostas serão avaliadas pelos mesmos critérios de avaliação de argumentação, descritos no item da tarefa 1.

== a) Contexto ==
      - Qual pergunta científica você está interessada (o/e)? 
      - Existe uma hipótese a ser testada? 

== b) Conjunto de dados ==
     - Qual conjunto de dados é necessário para testar sua pergunta? Descreva brevemente como esse dados devem ser coletados (ou foram coletados), e quais as características de seu conjunto de dados (por exemplo, existência de //outliers//, diferença entre idade e/ou sexo, etc.). 
     - Quais procedimentos devem ser feitos para ajustar e comparar os modelos? 
 
== c) Modelos estatísticos ==
    - Descreva brevemente os modelos estatísticos e a abordagem a ser testada, em palavras ou em linguagem matemática ou na sintaxe do R (ou com uma combinação destas ;-) ).

== d) Planejamento da discussão==
    - Como interpretar o resultado da comparação entre os modelos? 
    - Existe algum outro estudo similar que utilizou uma abordagem semelhante?
    - Existe algum teste da estatística frequentista que poderia ser utilizado para responder sua pergunta? Qual a vantagem da abordagem de modelos para o seu caso específico?