Estatística

Ano
3
Ano lectivo
2018-2019
Código
01001286
Área Científica
Matemática
Língua de Ensino
Português
Modo de Ensino
Presencial
Duração
Semestral
Créditos ECTS
6.0
Tipo
Obrigatória
Nível
1º Ciclo - Licenciatura

Conhecimentos de Base Recomendados

Probabilidades.

Métodos de Ensino

O ensino é ministrado em sessões teórico-práticas. Este processo é complementado pelos períodos de atendimento aos alunos, durante os quais estes são individualmente esclarecidos. As aulas são de natureza essencialmente expositiva. São introduzidos exemplos ou exercícios de aplicação dos conhecimentos adquiridos. São também realizadas aulas laboratoriais onde os alunos analisam séries de dados reais ou simulados recorrendo ao software estatístico SPSS. Em particular, os alunos poderão desenvolver trabalhos práticos a serem apresentados oralmente pelos próprios.

Resultados de Aprendizagem

Estudando a Estatística fenómenos aleatórios, i.e, a que está associado um forte grau de incerteza, o seu objetivo principal é o de chegar à lei que os rege, com base na sua observação. A Estatística Descritiva, que inclui a Análise Exploratória de Dados, permite resumir e retirar conclusões básicas sobre os dados observados; a Estatística Matemática, suportada na Probabilidade, estuda métodos de inferência que usam a informação de modo a extrair e avaliar as conclusões sobre o fenómeno em estudo. A análise prática de dados estatísticos, com recurso a um software estatístico (SPSS), permite atingir tais objetivos no âmbito das aplicações.

Competências genéricas: capacidade de cálculo; utilização de ferramentas computacionais; conhecimento de resultados matemáticos; capacidade de generalização e abstração; conceção e utilização de modelos matemáticos para situações reais; iniciativa individual; capacidade de trabalho em equipa; capacidade de aprendizagem autónoma; espírito crítico.

Estágio(s)

Não

Programa

Introdução - A Estatística Descritiva e a Estatística Matemática. I - Estatística Descritiva: Análise exploratória de dados. Variáveis estatísticas unidimensionais e bidimensionais. Associação e regressão. II - Introdução à Estatística Matemática: Amostragem aleatória e modelo estatístico. Principais estatísticas e suas propriedades. III - Estimação paramétrica: A/ Estimação pontual: Estimadores cêntricos e estimadores convergentes. Métodos de estimação dos momentos e da máxima verosimilhança. B/ Estimação por regiões de confiança: Método da variável fulcral. Caso de uma população normal. Caso de grandes amostras. IV - A teoria dos testes de hipóteses e aplicações: Região crítica e erros associados a um teste; nível de significância, potência e p-valor. Testes de Neyman-Pearson. Testes de ajustamento do qui-quadrado. Modelo de regressão linear simples: Estimadores dos mínimos quadrados. Inferência sobre os parâmetros do modelo e previsão no caso normal.

Docente(s) responsável(eis)

Maria de Nazaré Simões Quadros Mendes Lopes

Métodos de Avaliação

Avaliação
Exame (100%) ou Frequência (70%) + Mini-testes(30%): 100.0%

Bibliografia

E. Gonçalves and N. Mendes-Lopes, Estatística -Teoria Matemática e Aplicações, Escolar Editora, 2003.

 

E. Gonçalves, N. Mendes-Lopes, Probabilidades - Princípios Teóricos, 2ªed., Escolar Editora, 2013.

 

A. Mood, F. Graybill and D. Boes, Introduction to the theory of Statistics. 3th edition, MCGraw-Hill International Editions,  1974.

 

D. Moore and G. McCabe, Introduction to the practice of Statistics. 4th edition, Freeman, 2003.

 

D. Pestana and S. Velosa, Introdução à Probabilidade e à Estatística, Vol. I, 2ª ed., Fundação Calouste Gulbenkien, 2006.

 

V.K. Rohatgi, An introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics, John Wiley & Sons Inc., 1976.

 

Ph. Tassi, Méthodes Statistiques, Éditions Technip, 1992