Métodos Estatísticos

Nas aulas teórico-práticas usa-se o método expositivo e inquisitivo com exemplos e exercícios, sempre que possível de aplicação na área de engenharia. Nas aulas prático-laboratoriais os alunos resolvem exercícios, em grupo ou individualmente, utilizando ferramentas informáticas em laboratório sempre que as diferentes técnicas de análise estatística o justifiquem.
É feito o acompanhamento dos alunos, através do esclarecimento de dúvidas teóricas e da resolução de exercícios nas aulas e nas horas de atendimento.

Avaliação:
1.   Duas frequências (10 valores cada). A nota final é a soma das notas das frequências. Se a nota em cada uma for igual ou superior a 4 valores e a nota final for igual ou superior a 10 valores, o aluno fica dispensado do exame final, caso contrário terá que se submeter a exame.
2.   Exame final (20 valores).
O aluno é aprovado se tiver classificação final mínima de 10 valores, em qualquer caso.

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 industrial.
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. Utilizar a folha de cálculo e o software estatístico SPSS ou R nos temas abordados.

1.Introdução à Teoria da Probabilidade
Probabilidade. Probabilidade condicional e independência. Teorema da probabilidade total e Bayes.
2.Variáveis aleatórias
Definição. Função de distribuição. Variáveis aleatórias discretas e contínuas. Parâmetros: valor médio, momentos, mediana e quantis. Variância e desvio padrão. Propriedades do valor médio e da variância. Distribuições discretas: binomial, hipergeométrica e Poisson.
Distribuições contínuas: uniforme, normal e exponencial.
3.Introdução à Inferência Estatística
Noções de amostragem. Amostra aleatória. Distribuições por amostragem. Estimação pontual e intervalar: intervalos de confiança para parâmetros de populações. Testes de hipóteses.
4.Estatística descritiva. Regressão
Organização de dados. Tabelas de frequências e representação gráfica. Medidas de localização e de dispersão. Modelo de regressão linear simples. Estimação dos parâmetros do modelo de regressão pelo método dos mínimos quadrados.

NAO