Código: | BINF013 | Sigla: | EDI |
Áreas Científicas | |
---|---|
Classificação | Área Científica |
OFICIAL | Matemática |
Ativa? | Sim |
Unidade Responsável: | Matemática e Informática |
Curso/CE Responsável: | Licenciatura em Bioinformática |
Sigla | Nº de Estudantes | Plano de Estudos | Anos Curriculares | Créditos UCN | Créditos ECTS | Horas de Contacto | Horas Totais |
---|---|---|---|---|---|---|---|
BINF | 14 | Plano Estudos 2016 | 2 | - | 5,5 | 67,5 | 148,5 |
Docente | Responsabilidade |
---|---|
Anabela de Fátima Domingues Cardoso Marques | Responsável |
Ensino Teórico-Prático: | 4,00 |
Tipo | Docente | Turmas | Horas |
---|---|---|---|
Ensino Teórico-Prático | Totais | 1 | 4,00 |
Anabela de Fátima Domingues Cardoso Marques | 4,00 |
Pretende-se nesta unidade curricular transmitir conceitos de probabilidades e estatística de modo a que os estudantes saibam aplicar e compreender técnicas estatísticas avançadas para a descrição estatística multivariada, cujo objectivo consiste em resumir e descrever os aspectos mais relevantes num conjunto de dados.
Irão ser abordadas noções fundamentais da teoria da amostragem e de modelos probabilísticos discretos e contínuos. Aprofunda-se a abordagem à inferência estatística com referência aos testes de hipóteses.
A abordagem teórica será sempre que possível acompanhada de exemplos ligados à biologia. Pretende-se também que os conhecimentos adquiridos nesta UC constituam uma base sólida para outras UC do plano de estudos deste curso.
1. Introdução ao ambiente R - Fundamentos da linguagem e manipulação de dados em R;
2. Análise descritiva e apresentação gráfica avançada, com recurso ao R;
3. Modelos probabilísticos discretos e contínuos.
4. Análise de Regressão – regressão linear simples e Regressão linear múltipla- construção e validação do modelo; previsão;
5. Testes de Hipóteses - hipóteses estatísticas, região crítica e critério de decisão, erros associados a uma decisão estatística;
5.1 Testes de ajustamento do Qui-Quadrado;
5.2 Testes paramétricos para amostras independentes;
(Teste Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk – para testar se a distribuição é Normal; Teste Levene – para testar a homogeneidade de variâncias; Teste t-student e ANOVA - para comparação de médias populacionais)
5.2 Testes não paramétricos;
(Teste Wilconxon- para mediana populacional; Teste Kruskal-Wallis) 5.3 Testes para comparação amostras emparelhadas;
6. Análise Multivariada.
Aulas teóricas-práticas onde serão, sempre que possível, apresentados exemplos de aplicação da matéria exposta com recurso a dados biológicos. Os estudantes vão dispor de um conjunto de fichas (disponibilizadas a partir do Moodle da ESTBarreiro/IPS) para consolidar a aprendizagem, sendo algumas resolvidas em sala de aula e outras realizadas em trabalho autónomo, com posterior supervisão do docente.
Nas aulas será utilizado o software R.
Avaliação por exame ou avaliação contínua (1 teste + 1 trabalho).
A avaliação em época de exame será feita através de um exame escrito.
Designação | Peso (%) |
---|---|
Teste | 60,00 |
Trabalho escrito | 40,00 |
Total: | 100,00 |
Designação | Tempo (Horas) |
---|---|
Elaboração de projeto | 20,00 |
Estudo autónomo | 59,00 |
Frequência das aulas | 67,50 |
Trabalho escrito | 2,00 |
Total: | 148,50 |
Por avaliação final