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Estatística Aplicada

Código: BIOT171     Sigla: EA

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Matemática e Informática

Ocorrência: 2023/2024 - 2S

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

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
BIOT 74 Plano Estudos 2015 1 - 4 52,5 108

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Anabela de Fátima Domingues Cardoso Marques Responsável

Docência - Horas

Ensino Teórico-Prático: 3,00
Tipo Docente Turmas Horas
Ensino Teórico-Prático Totais 4 12,00
Ana Maria Calado Meireles Martins 1,00
Anabela de Fátima Domingues Cardoso Marques 8,00

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; saber 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. Tabelas de frequências. Medidas descritivas de localização, dispersão, assimetria e achatamento. Representações gráficas: gráficos circulares, diagrama de barras, histogramas, boxplots e outliers.

Estatística Descritiva Bivariada:
Coeficientes de correlação: coeficientes de Pearson e coeficente de Spearman.
Medidas de Associação: Coeficiente de Cramer e phi. Regressão Linear Simples. Qualidade do ajustamento.

Variáveis Aleatórias e Distribuições de Probabilidades Discretas:
Processo de Bernoulli. Distri. binomial e Poisson.  

Variáveis e Distribuições Contínuas:
Dist. Normal; Aproximação da Distribuição Binomial pela Normal; Dist. t-Student; Dist. Qui-Quadrado e Dist. F-Snedecor.

Inferência Estatística:
Inferência Pontual e Intervalar. Intervalos de confiança.
Testes de Hipóteses: Teste Binomial, Teste Qui-Quadrado e Teste de Fisher; Testes paramétricos vs Testes não paramétricos; Testes à normalidade e Teste à Homogeneidade; Teste t-Student para uma população e Teste de Wilcoxon; Teste t-Student para duas populações e Teste de Mann-Whitney; ANOVA e Teste Kruskal Wallis

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
R

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Teste 60,00
Participação presencial 40,00
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: 30% (1º Teste)+ 30% (2º Teste)+40 % (4 fichas 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.
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