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Introdução à Estatística

Código: BINF010     Sigla: IE

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Matemática

Ocorrência: 2020/2021 - 2S

Ativa? Sim
Unidade Responsável: 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 48 Plano Estudos 2016 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 2 6,00
Anabela de Fátima Domingues Cardoso Marques 4,15

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 representaBvidade de uma amostra; 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.

As metodologias de ensino que vigorarão de forma excecional durante este semestre, se necessário, por causa da pandemia serão:

  • realização de testes de auto-diagnóstico ao longo do semestre;
  • realização de fichas interativas a partir do Menti;
  • disponibilizadas as resoluções das várias fichas de exercícios bem como dos vários testes online que fizeram ao longo do semestre.

Caso não seja possível a realização do teste e/ou exame presencialmente, por causa da pandemia, poderá ser exigida uma prova oral a todos os estudantes que obtenham uma classificação superior ou igual a 10. A nota final à unidade curricular será a nota obtida na prova oral.

Software

R
SPSS

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Participação presencial 30,00
Teste 50,00
Trabalho escrito 20,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Estudo autónomo 51,50
Frequência das aulas 52,50
Trabalho escrito 4,00
Total: 108,00

Obtenção de frequência

Não Aplicável

Fórmula de cálculo da classificação final

Avaliação Contínua
Nota Final: 30% nota mini-fichas online (3 mini-fichas- 10% cada) + 50% nota Teste (presencial) + 20% Trabalho Grupo (presencial)

ou

100% Exame (presencial)


 

Provas e trabalhos especiais

Não aplicável

Trabalho de estágio/projeto

Não aplicável

Observações

Recursos:


  • plataforma base a utilizar para as aulas e avaliações online: Moodle

  • plataforma para lecionar aulas e para interações com os estudantes, em via videoconferência: Zoom ou Teams.

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