Estatística Aplicada à Engenharia

Conhecimentos de Base Recomendados

Análise Matemática I, Análise Matemática II, Tratamento Estatístico de Dados

Métodos de Ensino

O ensino é ministrado em aulas teórico-práticas que incluem momentos de natureza expositiva e apresentação de exemplos para motivar e concretizar as noções expostas. Nos momentos práticos das aulas recorre-se à utilização pelos estudantes de meios computacionais a fim de que os mesmos possam adquirir as competências associadas a análises estatísticas com recurso a software. Para desenvolver a capacidade crítica e de interpretação de resultados, será desenvolvido um projeto computacional de modelação de sistemas estocásticos reais ou simulados.

Resultados de Aprendizagem

Esta unidade curricular surge como complemento à disciplina de “Tratamento Estatístico de Dados”. Em conjunto, estas duas unidades curriculares têm o objetivo de permitir que os estudantes adquiram uma visão integrada dos conceitos básicos e de técnicas estatísticas de aplicação frequente nas áreas da engenharia. No final da unidade curricular, os alunos deverão ser capazes de utilizar os métodos de análise estatística de forma crítica na tomada e validação de decisões, esperando-se que consigam efetuar análises de regressão e aplicar testes paramétricos e não-paramétricos à modelação e validação de sistemas aleatórios, efetuar análises de variância, planificar experiências simples e utilizar software estatístico na resolução dos problemas mencionados.

Estágio(s)

Não

Programa

1. Testes de hipóteses para duas amostras.
2. Testes não paramétricos: testes de ajustamento, testes de independência, testes de homogeneidade. Amostras emparelhadas: testes dos sinais, teste de Wilcoxon.
3. Modelo de regressão linear simples: estimação, validação do modelo e inferência. Modelo de regressão linear múltipla e não linear. Regressão quantil.
4. Modelos de Análise de Variância: modelos com um ou dois fatores, de efeitos fixos, variáveis ou mistos.
5. Princípios do planeamento de experiências. Alguns planos experimentais adequados (método de Taguchi).
6. Introdução à fiabilidade e análise de sobrevivência: função taxa de falha e envelhecimento estocástico; fiabilidade de sistemas de componentes independentes.

Docente(s) responsável(eis)

Manuel António Facas Vicente

Métodos de Avaliação

Avaliação Contínua
Projecto: 25.0%
Frequência: 75.0%

Avaliação Final
Exame: 100.0%

Bibliografia

• Chang, W. (2018) R Graphics Cookbook, 2nd ed., O’Reilly.
• Gardener, M. (2012) Beginning R The Statistical Programming Language, Wiley.
• Marôco, J. (2021) Análise Estatística com o SPSS Statistics, 8ª ed., ReportNumber.
• Montgomery, D.C. (2012) Design and Analysis of Experiments, 8th ed., Wiley.
• Montgomery, D.C., G.C. Runger (2018) Applied Statistics and Probability for Engineers, 7th ed., Wiley.
• Murteira, B., C. S. Ribeiro, J. A. Silva, C. Pimenta (2023) Introdução à Estatística, 4ª ed., Escolar Editora, Lisboa.
• Oliveira, P.E. (2018) Estatística Aplicada à Engenharia: Notas de aulas, Universidade de Coimbra.
• Ross, S. (2020) Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 6th ed., Elsevier, Academic Press.
• Roy, R.K. (2010) A Primer on the Taguchi Method, 2th ed., Society of Manufacturing Engineers.
• Vicente M.A. Facas (2021) R Estatística Descritiva e Inferencial via Package RCommander: Um Manual de Iniciação, Universidade de Coimbra.