Probabilidades e Estatística
Áreas Científicas |
Classificação |
Área Científica |
OFICIAL |
Matemática e Informática |
Ocorrência: 2023/2024 - 2S
Ciclos de Estudo/Cursos
Sigla |
Nº de Estudantes |
Plano de Estudos |
Anos Curriculares |
Créditos UCN |
Créditos ECTS |
Horas de Contacto |
Horas Totais |
CIVD |
16 |
Plano Estudos 2019 |
1 |
- |
6 |
60 |
162 |
Docência - Responsabilidades
Língua de trabalho
Português
Objetivos
O aluno dever ser capaz de aplicar as medidas descritivas apropriadas aos dados em estudo; proceder a uma amostragem correcta e identificar as restrições e os limites da representatividade de uma amostra; fazer uma análise descritiva univariada e bivariada; identificar distribuições de probabilidades e saber calcular probabilidades mediante a distribuição em causa; diferenciar e saber utilizar a estimação pontual e a estimação por intervalos de confiança; saber formular hipóteses de investigação e proceder à sua análise a partir de testes de hipóteses.
Resultados de aprendizagem e competências
Não Aplicável
Modo de trabalho
Presencial
Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)
Não Aplicável
Programa
Revisões de Estatística Descritiva Univariada. População, amostra, variáveis. Classificação de variáveis. Transformação de escalas. Quadros de frequências. Medidas Descritivas, de localização, de dispersão, de assimetria e de achatamento.
Cálculo de Probabilidades. Conceitos Fundamentais. Probabilidades Condicionais. Fórmula de Bayes. Teorema de Bayes
Variáveis Aleatórias e Distribuições de Probabilidades. Variáveis e Distribuições Discretas. Processo de Bernoulli. Distri. binomial e Poisson. Aproximação da Distribuição Binomial pela de Poisson. Distri. hipergeométrica e uniforme. Variáveis e Distribuições Contínuas. Dist. Normal. Aproximação da Distribuição Binomial pela Normal.
Estatística Descritiva Bivariada. Relação entre variáveis.
Coeficientes de correlação. Medidas de Associação. Regressão Linear Simples. Qualidade do ajustamento.
Inferência Estatística. Amostragem e distribuições de amostragem. Inferência Pontual e Intervalar. Intervalos de confiança. Introdução aos Testes de Hipóteses.
Bibliografia Obrigatória
Guimarães, R. Campos e Cabral, J.A Sarsfield; Estatística, McGraw-Hill, 1999
Hainant, L.; Conceitos e Métodos Estatísticos , Vol.1 e 2, Gulbenkian, 1997
Murteira, B. et al.; Introdução à Estatística, McGraw-Hill, 2002
Maroco, J.; Análise estatística – com utilização do SPSS (3ª Edição), Edições Sílabo, 2007
Daniel, W. W.; Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences., John Wiley & Sons, Inc., 1999
Bibliografia Complementar
Galvão de Mello; Probabilidades e Estatística, Escolar Editora, 2000
Lopes, A.; Probabilidades e Estatística, Reichmann & Afonso Editores, 2000
Métodos de ensino e atividades de aprendizagem
Nas aulas teórico-práticas desenvolve-se o raciocínio a partir de situações concretas, elementares e práticas: cada conceito/método é acompanhado por exemplos, permitindo assim dominar sem dificuldades, os métodos estatísticos. Acentuam-se mais os conceitos e as situações do que as demonstrações. Nas aulas são resolvidos alguns exercícios tipo. Os alunos são incentivados a resolver exercícios em casa como forma de consolidar o que lhe foi ensinado nas aulas.
Algumas das metodologias de ensino a vigorar durante este semestre:
- realização de testes de auto-diagnóstico ao longo do semestre;
- realização de fichas interativas a partir do Menti;
- disponibilização das resolução de algumas fichas de exercícios.
Software
SPSS
Tipo de avaliação
Avaliação distribuída com exame final
Componentes de Avaliação
Designação |
Peso (%) |
Teste |
70,00 |
Participação presencial |
30,00 |
Total: |
100,00 |
Componentes de Ocupação
Designação |
Tempo (Horas) |
Estudo autónomo |
117,00 |
Frequência das aulas |
45,00 |
Total: |
162,00 |
Obtenção de frequência
Não Aplicável
Fórmula de cálculo da classificação final
Avaliação Contínua:
Nota Final: 30% (1º Teste) + 40% (2º Teste) + 30% (Trabalho Grupo)
Nota mínima do 2º teste é 6,5 valores
Avaliação por Exame:
100% Exame
ou
70% Exame + 30% Trabalho Grupo
Provas e trabalhos especiais
Não aplicável
Trabalho de estágio/projeto
Não aplicável
Observações
Recursos:
- Software: R ou outro similar.