Métodos Estatísticos

Noções fundamentais de Álgebra de conjuntos, Cálculo diferencial e integral.

O método de ensino é inicialmente expositivo e inquisitivo, com a introdução dos conceitos e técnicas acompanhadas de exemplos com aplicação na área de engenharia, e depois prossegue com a resolução de exercícios pelos estudantes, sob orientação do professor.  Será promovida a resolução dos exercícios com recurso a funções estatísticas das calculadoras gráficas. Sempre que se justifique serão também utilizadas ferramentas informáticas (Excel). 

Objetivos: Fornecer os fundamentos de Probabilidade e Estatística necessários ao estudo, análise e interpretação de dados, e ao estudo e utilização de modelos com aplicação nas áreas de engenharia.

Competências Genéricas: Aplicação de conhecimentos e compreensão. Espírito crítico e interpretação de resultados. Comunicação. Autoaprendizagem. Capacidade de trabalhar em grupo, desenvolvendo as relações interpessoais.

Competências Específicas: Aprender os principais conceitos de Probabilidade e Estatística, para um acompanhamento e compreensão dos temas a tratar nesta unidade curricular, nomeadamente, aprender e saber utilizar os métodos de interpretação e análise de dados, correlação e regressão linear e os modelos probabilísticos que constituem as bases da inferência estatística. Aprender a utilizar e a interpretar ferramentas básicas da inferência estatística.

1. Estatística Descritiva. Noções básicas. Estatística descritiva a uma dimensão: Tabelas de frequências e representação gráfica. Medidas de localização e medidas de dispersão. Estatística descritiva a duas dimensões: Tabelas de contingência e diagramas de dispersão. Covariância e coeficiente de correlação. Regressão linear. Coeficiente de determinação.

2. Introdução à Teoria da Probabilidade. Introdução. Experiência Aleatória, espaço de resultados, acontecimento. Definição de Probabilidade. Propriedades. Probabilidade Condicionada. Acontecimentos independentes. Teorema da probabilidade total. Teorema de Bayes.

3. Variáveis Aleatórias e Distribuições de Probabilidade Discretas. Introdução. Variáveis aleatórias discretas: Definição; Função de probabilidade; Função distribuição; Parâmetros de localização e de dispersão. Distribuições discretas especiais: Bernoulli, Binomial e Poisson. 

4. Variáveis Aleatórias e Distribuições de Probabilidade Contínuas. Definição; Função densidade de probabilidade; Função distribuição; Parâmetros de localização e de dispersão. Distribuições contínuas especiais: Uniforme, Exponencial e Normal.

5. Introdução à Inferência Estatística. Introdução. Breves noções de amostragem. Amostra aleatória. Distribuições por amostragem. Estimação pontual. Noções fundamentais de Estimação Intervalar. Intervalos de Confianças para a média e para a variância.

A avaliação pode ser periódica ou por exame final.

  Avaliação periódica (a agendar oportunamente):

• Teste 1: teórico-prático, sobre matérias dos capítulos 1 a 3, cotado para 10.0 valores;
• Teste 2: teórico-prático, sobre matérias dos capítulos 4 e 5, cotado para 10.0 valores.

           Requer que a classificação obtida em cada  teste seja superior ou igual a 3.5 valores (em 10).

• O estudante é aprovado na UC por avaliação periódica se a soma das classificações obtidas nos dois testes for maior ou igual a 9.5 valores e cumpra os mínimos exigidos. 
• Assume-se que o estudante opta pela avaliação periódica, que substitui a época normal de exames, ao realizar o Teste 1.
  
• Caso o estudante não obtenha os mínimos no Teste 2, e apenas no Teste 2, poderá realizar um teste correspondente na época de recurso.

  Avaliação por exame final:

    Exame, teórico-prático, cotado para 20 valores, a realizar nas épocas de exames do ISEC. O estudante é aprovado na UC se a classificação no exame for     superior ou igual a 9.5 valores.

Fraude Académica: Serão aplicados os regulamentos vigentes do IPC a todas as situações de fraudes académicas tentadas ou consumadas.

NAO