Conhecimentos de Base Recomendados
Métodos de Ensino
Nas aulas teóricas será utilizado o método expositivo/dedutivo com discussão com aplicação a casos da vida real e sempre que possível utilizando exemplos de problemas aplicados de Engenharia Mecânica. As aulas práticas serão dedicadas à resolução de problemas sob orientação do professor.
Resultados de Aprendizagem
- Pensar matematicamente
- Raciocinar matematicamente
- Identificar e resolver problemas
- Modelar matematicamente
- Representar entidades matemáticas
- Manipular símbolos matemáticos e usar linguagem formal
- Comunicar matematicamente
- Utilizar recursos e ferramentas matemáticas
objetivos e competências aplicados à unidade curricular de Métodos Estatísticos.
Programa
1-Probabilidades
Introdução. Experiência aleatória, espaço de resultados, acontecimentos. Definição de probabilidade. Probabilidade condicionada. Acontecimentos independentes. Teorema da probabilidade total. Teorema de Bayes.
2-Variáveis Aleatórias e Distribuições de Probabilidade Discretas
Introdução. Variáveis aleatórias discretas: Definição; Função de probabilidade; Função distribuição; Parâmetros de localização e de dispersão. Distribuições especiais discretas: Distribuição de Bernoulli; Distribuição Binomial; Distribuição Hipergeométrica; Distribuição de Poisson. Variáveis aleatórias bidimensionais discretas: Definição; Funções conjuntas de probabilidade e distribuição; Função de probabilidade marginal; Função de probabilidade condicionada; Independência de variáveis aleatórias; Covariância e Coeficiente de correlação linear.
3-Variáveis Aleatórias e Distribuições de Probabilidade Contínuas
Definição; Função densidade de probabilidade; Função distribuição; Parâmetros de localização e de dispersão. Distribuições especiais contínuas: Breve referência às Distribuições Uniforme e Exponencial; Distribuição Normal; Distribuição Qui-Quadrado; Distribuição t-Student.
4-Amostragem e Distribuições Amostrais
Introdução. Amostra aleatória. Estatísticas. Distribuição da Média Amostral. Distribuição da Variância Amostral.
5-Estimação
Noções fundamentais da estimação Pontual e Intervalar. Intervalos de confiança para o valor médio e para a variância de uma população.
6-Testes de Hipóteses Paramétricos
Noções fundamentais. Testes para o valor médio e para a variância de uma população.
Docente(s) responsável(eis)
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Bibliografia principal
RASTEIRO, D. (2023). Apontamentos e caderno de exercícios de apoio às aulas (disponíveis no Moodle inforestudante.ipc.pt/nonio).
MONTGOMERY, D., & RUNGER, G. (2018) – Applied Statistics and Probability for Engineers. Wiley.
(Biblioteca do ISEC: 3-3-192 (ISEC) – 15053, edição de 2007)
MURTEIRA, B.J.F. (1993). Probabilidade e Estatística, Volumes I e II. McGraw Hill.
(Biblioteca do ISEC: Vol I – 3-3-50 (ISEC) V.1º v. – 05528; Vol II – 3-3-51 (ISEC) V.2º v. – 07049)
PEDROSA, A.C., & GAMA, S.M.A. (2018)– Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística. Porto Editora.
(Biblioteca do ISEC: 3-3-236 (ISEC) – 18887)
Bibliografia Complementar
GUIMARÃES, R.C., & CABRAL, J.A.S. ( 2010). Estatística. Portugal: Verlag Dashöfer.
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