Código: 22233
ECTS: 7,5
Departamento: Departamento de Ciências e Tecnologia
Área Científica: Matemática
Palavras-Chave:
Catarina S. Nunes
Área Científica: Análise de Dados; Bioestatística; Modelação Matemática
Correio Eletrónico: CatarinaS.Nunes@uab.pt
Filipe Marques
Correio Eletrónico: fjm@fct.unl.pt
Sinopse:
O objetivo principal desta unidade curricular é transmitir conhecimento e formar competências na área da estatística e das suas aplicações a situações reais, considerando sempre uma perspetiva computacional de tratamento de dados.
Competências:
No final desta Unidade Curricular, pretende-se que o estudante tenha adquirido as seguintes competências:
- Uma visão abrangente da Estatística;
- Sentir-se apto a trabalhar com conjuntos de dados, descrevendo-os, comparando-os e extrapolando resultados para as respetivas populações;
- Traduzir em linguagem da teoria das probabilidades problemas relacionados com cenários de incerteza;
- Utilizar os conceitos e as regras fundamentais do cálculo de probabilidades para variáveis aleatórias;
- Reconhecer o papel e a importância da computação no auxílio à análise estatística de dados;
- Saber aplicar e interpretar métodos de Inferência Estatística;
- Reconhecer a importância da Regressão Linear e saber usar esta técnica no estudo de amostras e de tendências.
Conteúdos:
1. Complementos de Estatística Descritiva.
2. Teoria das probabilidades. Distribuições de probabilidade discretas e contínuas. Somas de variáveis aleatórias. Teorema do limite central e corolários.
3. Inferência estatística paramétrica, estimação pontual e intervalos de confiança.
4. Testes de hipóteses e ANOVA.
5. Regressão Linear Simples: estimação de parâmetros, análise da qualidade do ajustamento.
Bibliografia:
1. Montgomery, D. C. e Runger, G. C., Applied Statistics and Probability for Engineers, John Wiley and Sons (2002).
2. Pestana, D. D. e Velosa, S. F., Introdução à Probabilidade e à Estatística, Volume I, 4ª Edição. Fundação Calouste Gulbenkian , 4ª ed. (2010).
3. Dalgaard, P., Introductory Statistics with R, 2nd edition, Springer (2008)
4. Rohatgi, V. K., An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics, J. Wiley & Sons, New York
5. Kabacoff, R. I., R in Action, Manning Publications Co. (2011)
6. Pedrosa, A. C., Gama, Sílvio Marques A., Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística, Porto Editora. (2007)
7. Campos Guimarães, R. e Sarsfield Cabral, J.A., Estatística. Lisboa, Portugal, Verlag Dashofer (2011).
Total de Horas de Trabalho: 210
Total de Horas de Contacto: 30
Avaliação:
Observações:
Conhecimentos básicos de Análise Matemática.
ECTS: 7,5
Departamento: Departamento de Ciências e Tecnologia
Área Científica: Matemática
Palavras-Chave:
- Estatística Descritiva; Probabilidade; Inferência Estatística; Estatística Computacional.
Catarina S. Nunes
Área Científica: Análise de Dados; Bioestatística; Modelação Matemática
Correio Eletrónico: CatarinaS.Nunes@uab.pt
Filipe Marques
Correio Eletrónico: fjm@fct.unl.pt
Sinopse:
O objetivo principal desta unidade curricular é transmitir conhecimento e formar competências na área da estatística e das suas aplicações a situações reais, considerando sempre uma perspetiva computacional de tratamento de dados.
Competências:
No final desta Unidade Curricular, pretende-se que o estudante tenha adquirido as seguintes competências:
- Uma visão abrangente da Estatística;
- Sentir-se apto a trabalhar com conjuntos de dados, descrevendo-os, comparando-os e extrapolando resultados para as respetivas populações;
- Traduzir em linguagem da teoria das probabilidades problemas relacionados com cenários de incerteza;
- Utilizar os conceitos e as regras fundamentais do cálculo de probabilidades para variáveis aleatórias;
- Reconhecer o papel e a importância da computação no auxílio à análise estatística de dados;
- Saber aplicar e interpretar métodos de Inferência Estatística;
- Reconhecer a importância da Regressão Linear e saber usar esta técnica no estudo de amostras e de tendências.
Conteúdos:
1. Complementos de Estatística Descritiva.
2. Teoria das probabilidades. Distribuições de probabilidade discretas e contínuas. Somas de variáveis aleatórias. Teorema do limite central e corolários.
3. Inferência estatística paramétrica, estimação pontual e intervalos de confiança.
4. Testes de hipóteses e ANOVA.
5. Regressão Linear Simples: estimação de parâmetros, análise da qualidade do ajustamento.
Bibliografia:
1. Montgomery, D. C. e Runger, G. C., Applied Statistics and Probability for Engineers, John Wiley and Sons (2002).
2. Pestana, D. D. e Velosa, S. F., Introdução à Probabilidade e à Estatística, Volume I, 4ª Edição. Fundação Calouste Gulbenkian , 4ª ed. (2010).
3. Dalgaard, P., Introductory Statistics with R, 2nd edition, Springer (2008)
4. Rohatgi, V. K., An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics, J. Wiley & Sons, New York
5. Kabacoff, R. I., R in Action, Manning Publications Co. (2011)
6. Pedrosa, A. C., Gama, Sílvio Marques A., Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística, Porto Editora. (2007)
7. Campos Guimarães, R. e Sarsfield Cabral, J.A., Estatística. Lisboa, Portugal, Verlag Dashofer (2011).
Total de Horas de Trabalho: 210
Total de Horas de Contacto: 30
Avaliação:
O regime de avaliação único é o de avaliação contínua, constituída pela realização de trabalhos em formato digital ao longo do semestre letivo e um exame escrito a ter lugar no final do semestre, com pesos de, respetivamente, 40% e 60% na classificação final.
Observações:
Conhecimentos básicos de Análise Matemática.