Métodos Estatísticos

Conhecimentos de Base Recomendados

Matemática e Modelação.

Métodos de Ensino

O ensino é ministrado em aulas T e TP. Incluem momentos de natureza expositiva e apresentação de exemplos para motivar e concretizar as noções expostas. São propostos exercícios para aplicar os conhecimentos, devendo o aluno participar na sua resolução.  Para desenvolver a capacidade crítica e de interpretação de resultados, podem ser sugeridos projectos com desenvolvimento de modelos estatísticos simples e com recurso a software estatístico.

Semanalmente, os estudantes dispõem de um tempo de orientação tutorial para apoio em dificuldades que surjam na aprendizagem e  resolução de problemas.

Resultados de Aprendizagem

Os objectivos da unidade curricular são:

 - Introduzir conhecimentos matemáticos para modelar situações aleatórias que surgem em áreas da Ciência, contribuindo para uma formação matemática capaz de descrever, analisar e interpretar situações reais através de modelos matemáticos não deterministas.

- A correcta utilização de métodos estatísticos, em casos concretos, e a interpretação rigorosa dos resultados necessitam de uma formação teórica em Probabilidades e Estatística, presente na unidade. 

- Preparar o estudante para aplicar métodos e conceitos a situações reais que envolvam a estimação de parâmetros de um modelo, testar a sua adequação e interpretar, prever e decidir sobre a característica em estudo.

Estágio(s)

Não

Programa

1.Probabilidades

Diversos conceitos de Probabilidade. Condicionamento e  independência

2.Variáveis Aleatórias

Variáveis aleatórias reais discretas e contínuas. Momentos e Quantis. Modelos probabilistas discretos e contínuos usados em Estatística

3.Estatística Inferencial

População e amostra. Estatística descritiva: revisão de métodos numéricos para descrever e resumir amostras seriadas e classificadas.

Estimação paramétrica: Estimação pontual e  intervalar para a média e a variância de populações e para uma proporção

Testes de Hipóteses:Testes para a média e a variância de populações e para uma proporção. Testes do Qui-quadrado: ajustamento,  independência e  homogeneidade. O conceito de p-valor e sua utilização em software estatístico

Apresentação do modelo. Inferência para os coeficientes de regressão e para a variância dos erros do modelo. Validação do modelo. Inferência para o valor médio da variável dependente e previsão dos seus valores.

Docente(s) responsável(eis)

Maria da Graça Santos Temido Neves Mendes

Métodos de Avaliação

Avaliação Final
Exame: 100.0%

Avaliação Contínua
Frequência: 100.0%

Bibliografia

E. Gonçalves,  E. Nogueira, A.C. Rosa (2015) Noções de Probabilidades e Estatística, 241 pp., Departamento de Matemática, FCTUC.

B. Murteira,  C. S. Ribeiro, J. A. Silva, C. Pimenta, F. Pimenta (2015) Introdução à Estatística, 3ª ed., Escolar Editora, Lisboa.

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

 J.L. Devore,  (2011) Probability and statistics for engineering and the sciences, 8ª ed., Brooks/Cole.

R. Guimarães, J. Sarsfield Cabral (2007) Estatística, 2ª ed., McGraw-Hill, Lisboa.

J. Maroco (2007) - Estatística com utilização do SPSS, 3ª ed., Edições Sílabo.

D.C. Montgomery, G.C. Runger (2007)  Applied Statistics and Probability for Engineers, 4ª ed., 2007, Wiley.

D. Moore, G.  McCabe (2011) -  Introduction to the practice of statistics,  7ª ed., Freeman, New York.