Amostragem e Sondagens

Conhecimentos de Base Recomendados

Disciplina básica de Probabilidades e Estatística.

Métodos de Ensino

As aulas são de natureza essencialmente expositiva e incluem exemplos (com dados reais ou simulados) ou exercícios que permitem aplicar os conhecimentos adquiridos (ou seja, são de tipo teórico-prático).

Há duas modalidades de avaliação: avaliação ao longo do semestre e avaliação por exame final. A avaliação ao longo do semestre pressupõe a realização de duas frequências (com um peso total entre 75 e 100%) e a resolução de um conjunto de exercícios ou a execução de pequenos trabalhos computacionais (com um peso até 25%) entregues individualmente com uma periodicidade de 2 a 3 semanas. A avaliação por exame final inclui a realização de um exame (com um peso entre 75 e 100%) e de um trabalho computacional (com um peso até 25%).

Ao longo do semestre é disponibilizado aos alunos apoio à resolução dos exercícios e preparação para frequências e exames

Resultados de Aprendizagem

O objetivo principal da unidade curricular é o estudo das bases teóricas que suportam os principais procedimentos utilizados na inferência estatística em populações finitas. O aluno deverá compreender as limitações e vantagens de cada plano de amostragem e ser capaz de demonstrar as principais propriedades dos estimadores associados a cada um dos planos estudados. O estudante deverá ainda saber lidar com dados reais ou simulados e utilizar técnicas de Monte-Carlo para comparar planos de amostragem.

Esta unidade curricular permite desenvolver as seguintes competências instrumentais: capacidade de cálculo, conhecimento de resultados matemáticos, capacidade de formular e resolver problemas, conceção ou utilização de modelos matemáticos para situações reais.

Estágio(s)

Não

Programa

Planos de amostragem clássicos: amostragem aleatória simples - estimação de totais, média e rácios; amostragem estratificada; pós-estratificação; amostragem por grupos; amostragem sistemática.

 

Planos de amostragem com probabilidade de inclusão desiguais: estimadores de Hansen-Hurvitz e de Horvitz-Thompson; planos de amostragem PPS (Probability Proportional to Size) e IPPS (Inclusion Probabilities Proportional to Size).

Tópicos complementares em amostragem (a selecionar em função do tempo disponível): optimalidade e admissibilidade; tratamento da não-resposta; amostragem em duas fases; planos complexos.

Docente(s) responsável(eis)

Carlos Manuel Rebelo Tenreiro da Cruz

Métodos de Avaliação

Avaliação 2
Um trabalho computacional : 25.0%
Exame: 75.0%

Avaliação 1
Resolução de um conjunto de exercícios ou a execução de pequenos trabalhos computacionai: 25.0%
Frequência: 75.0%

Bibliografia

S.L. Lohr, Sampling: Design and Analysis, Duxbury Press, 1999.

Y. Tillé, Théorie des Sondages: Échantillonnage et Estimation en Populations Finies, Dunod, 2001.

A.S. Hedayat, B.K. Sinha, Design and Inference in Finite Population Sampling, Wiley, 1991.

W.G. Cochran, Sampling Techniques, Wiley, 1977.

S.K. Thompson, Sampling, Wiley, 2002.