Métodos Estatísticos

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 Margalho

Métodos de Avaliação

O aluno pode optar entre avaliação contínua ou avaliação por exame final.

Avaliação contínua - consiste na realização de um teste escrito e a avaliação do acompanhamento regular da atividade letiva. O aluno pode obter aprovação se a soma das cotações das componentes anteriores for igual ou superior a 9.5 valores.

O teste escrito terá a cotação de 12 valores e será realizado na última semana de aulas.

A avaliação do acompanhamento regular da atividade letiva será materializada através da resolução de problemas propostos ao longo do semestre com a cotação total de 8 valores. As datas de realização destes problemas não serão anunciadas previamente aos alunos.

Exame Final - consiste na realização de um exame cotado para 20 valores, que avaliará todos os capítulos dos conteúdos programáticos. Podem aceder ao exame os alunos que não obtiveram aprovação na avaliação contínua ou que não escolheram a avaliação contínua e os que reúnam condições para efetuar melhoria de classificação.


    Estágio(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