Conhecimentos de Base Recomendados
Análise preliminar de dados e representação gráfica.
Métodos de Ensino
Para a concretização dos objetivos da unidade curricular e conferência das competências previstas ao aluno, o processo de aprendizagem baseia-se no estudo de casos, acompanhado de um conjunto de instruções e ferramentas estatísticas/informáticas que levam o estudante a analisar cada caso e a retirar conclusões; na execução de trabalhos práticos de aplicação dos conceitos teóricos; na pesquisa bibliográfica necessária para complementar a informação obtida nas aulas.
Resultados de Aprendizagem
1) Identificar dados qualitativos/quantitativos.
2) Selecionar técnicas de análise estatística apropriadas para descrição dos dados.
3) Organizar numérica e graficamente os resultados da utilização de diferentes metodologias estatísticas.
4) Interpretar corretamente resultados numéricos e gráficos.
5) Utilizar programas de análise de dados (Microsoft Excel / SPSS – Statistical Package for Social Sciences).
Programa
1. Estatística descritiva.
2. Teoria elementar de probabilidade. Variáveis aleatórias unidimensionais discretas e contínuas. Distribuições teóricas mais comuns: discretas e contínuas.
3. Testes de hipóteses para um parâmetro populacional.
4. Análise de variância. Testes não-paramétricos.
5. Regressão linear simples.
Docente(s) responsável(eis)
Cláudia Susana Pereira dos SantosMétodos de Avaliação
Presença mínima - Regulamento Académico do 1º Ciclo de Estudos
- Teste 1 (T1) - 40%
- Teste 2 (T2) - 30%
- Trabalho computacional (TC) - 30%
Os testes e o trabalho computacional são obrigatórios. Nota mínima por componente de 8 valores.
Nota final = 0,40 * T1 + 0,30 * T2 + 0,30 * TC
O estudante é aprovado, em avaliação contínua, se cumprir a presença mínima e a nota final resultante da média ponderada for superior ou igual a 9,5 valores (escala de 0-20).
Avaliação em exame:
Teste escrito (70%) e trabalho computacional (30%).
A aprovação na unidade curricular depende da obtenção de um mínimo de 8 valores em cada componente de avaliação e um mínimo de 9,5 valores (escala de 0-20) na classificação final.
Em exame para melhoria de nota não há lugar à reutilização de classificações obtidas na avaliação contínua.
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Montgomery, D. C. ( 2019). Design and Analysis of Experiments. John Wiley & Sons. 10th ed.
Maroco, J. (2021). Análise Estatística com o SPSS Statistics. Editora ReportNumber. 8ª ed.
Murteira, B., Ribeiro, C., Silva, J. & Pimenta, F. (2023). Introdução à Estatística. Escolar Editora. 4ª ed.
Reis, E., Melo, P., Andrade, R. & Calapez, T. (2021). Estatística Aplicada, vol. 1. Edições Sílabo. 7ª ed.
Reis, E., Melo, P., Andrade, R. & Calapez, T. (2019). Estatística Aplicada, vol. 2. Edições Sílabo. 6ª ed.
Pedrosa, A. C. & Gama, S. M. (2016). Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística com Excel. Porto Editora. 3ª ed.
Levine, D., Stephan, D. & Szabat, K. (2016). Estatística: Teoria e Aplicações usando o Microsoft Excel em Português. LTC Editora. 7ª ed.