Estatística Aplicada

Conhecimentos de Base Recomendados

Conhecimento e domínio das matérias leccionadas na disciplina de Matemática do ensino secundário e em Matemática e Estatística da mesma licenciatura.  

Métodos de Ensino

Aulas teóricas com exposição detalhada, recorrendo a alguns meios audiovisuais, dos conceitos, dos princípios e teorias. Aulas teórico-práticas em que se pretende que os alunos, com a orientação do docente, resolvam exercícios. Aplicações com o programa estatístico SPSS nas aulas teóricas e duas aulas práticas em sala de computadores com utilização deste programa.

A avaliação consiste num exame final ou, em alternativa, em duas frequências. A admissão às frequências exige a presença a 75% das aulas, quer teóricas quer teórico-práticas.

Resultados de Aprendizagem

É objectivo desta disciplina introduzir conhecimentos matemáticos básicos que preparam o aluno para modelar comportamentos padrão de fenómenos aleatórios que surgem em contextos de Engenharia ou Ciência, contribuindo para uma formação matemática capaz de descrever, analisar e interpretar situações reais através de modelos matemáticos não deterministas.

Aquisição de competências em análise e síntese, comunicação oral e escrita, resolução de problemas, raciocínio crítico, aprendizagem autónoma, aplicação prática de conhecimentos teóricos.   

Estágio(s)

Não

Programa

1. Variáveis Aleatórias e Distribuições de probabilidade. Variáveis aleatórias reais discretas e contínuas. Momentos e parâmetros. Distribuições de probabilidade discretas e contínuas.

2. Estimação.  Introdução à estatística inferencial. Estimação pontual: estimadores e distribuições amostrais, métodos de estimação pontual. Estimação intervalar: generalidades, intervalos de confiança para a média de uma população, intervalos de confiança para a variância de uma população gaussiana, intervalos de confiança para uma proporção. Intervalos de confiança para a diferença de médias.

3. Testes de Significância. Generalidades. Nível de significância e potência. Testes para a média de uma população, testes para a variância de uma população gaussiana, testes para uma proporção. Testes para a diferença de médias. Testes de ajustamento do Qui-quadrado.

4. Modelo de regressão Linear Simples. Estimação, intervalos de confiança e testes para os parâmetros do modelo. Intervalos de previsão.

Docente(s) responsável(eis)

Beatriz Ferreira Santos

Métodos de Avaliação

Avaliação continua
Frequência: 100.0%

Avaliação final
Exame: 100.0%

Bibliografia

Murteira, B., C. S. Ribeiro, J. A. Silva, C. Pimenta - Introdução à Estatística, 2001, McGraw-Hill, Lisboa.

Guimarães, R., Sarsfield Cabral, J., Estatística, 1997, McGraw-Hill, Lisboa.

Moore, D., McCabe, G., Introduction to the practice of statistics, Freeman, New York, 2006.

Devore, J.L., Probability and statistics for engineering and the sciences, Duxbury, 2000.

Andrews, L.C., R.L. Phillips – Mathematical Techniques for engineers and scientists, 2003, Spie Press, Washington.

Ross, S. - Introduction to Probability and Statistics for engineers and scientists, 1987, Wiley.