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Introdução à Estatística

Código:

BINF010

Sigla:

IE

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2022/2023 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Matemática e Informática
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Bioinformática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
BINF	45	Plano Estudos 2016	1	-	4	52,5	108

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 que 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

R
SPSS

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Teste	50,00
Trabalho escrito	35,00
Participação presencial	15,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	63,00
Frequência das aulas	45,00
Total:	108,00

Obtenção de frequência

Não Aplicável

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação Contínua:

Nota Final: 50% Teste+ 35% Trabalho Grupo + 15% Avaliação em sala de aula

ou

Avaliação por Exame:

100% Exame 

 

Provas e trabalhos especiais

Não aplicável

Trabalho de estágio/projeto

Não aplicável

Observações

Recursos:

• Software: R ou outro similar