Conhecimentos de Base Recomendados
Conhecimentos de Matemática ao nível do ensino não superior.
Métodos de Ensino
Nas aulas teóricas será utilizado o método expositivo com discussão. As aulas práticas serão dedicadas à resolução de problemas sob orientação do professor. Alguns dos problemas a abordar irão permitir usar o Excel ou o R ou o Python e a manipulação e análise de dados por parte dos alunos.
Resultados de Aprendizagem
Os objetivos desta unidade curricular são:
a) Aprofundar os conhecimentos de Estatística Descritiva desenvolvidos durante o Ensino Secundário;
b) Aprender técnicas de Estatística Inferencial e os seus pressupostos de modo a utilizá-las de forma criteriosa e
crítica, com consciência das suas limitações, e a interpretar corretamente os resultados;
c) Utilizar software para caracterizar dados e para aplicar as técnicas da decisão estatística e interpretar
corretamente os resultados.
Programa
1. Estatística descritiva
– Organização de dados
– Tabelas de frequências e representação gráfica
– Medidas de localização e de dispersão
– Tabelas de contingência e diagramas de dispersão
2. Inferência estatística
– Probabilidade
– Variável aleatória
– Distribuições discretas: binomial, hipergeométrica e Poisson
– Distribuições contínuas: uniforme, normal e exponencial
– Intervalos de confiança e testes de hipóteses
3. Introdução à Regressão
4. Introdução à estatística multivariada: redução da dimensionalidade e classificação
Docente(s) responsável(eis)
Luis Manuel dos Santos de Melo MargalhoEstágio(s)
NAO
Bibliografia
Bibliografia Recomendada (disponível gratuitamente online)
Apontamentos das aulas teóricas e prático-laboratoriais – disponibilizadas no Moodle e Inforestudante.
Pedrosa, A. e Gama, S. (2018) – Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística com Excel (3º ed.). Porto Editora (cota na biblioteca: 3-3-236)
Bibliografia Complementar
Reis, E., Melo, P., Andrade, R. e Calapez, T. (2001) – Estatística Aplicada – Vols. 1 e 2. (4ª ed.). Edições Sílabo (cota na biblioteca: 3-3-135)
Ross, Sheldon (2014) – Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, Elsevier (cota na biblioteca: 3-3-191)
Ryan, T. (2007) – Modern Engineering Statistics, Wiley (cota na biblioteca: 3-3-159)
R Core Team (2022)- An Introduction to R – Notes on R: A Programming Environment for Data Analysis and
Graphics, https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf, Version 4.2.1, 23/06/2022