Estatística

Conhecimentos de Base Recomendados

Análise Matemática I

Métodos de Ensino

O ensino inclui sessões teóricas e práticas. As primeiras são de natureza expositiva acompanhada pela apresentação de exemplos para motivar os alunos e concretizar as noções expostas. Nas segundas são propostos exercícios que permitem aplicar os conhecimentos adquiridos, devendo o aluno participar na resolução dos mesmos.
Para desenvolver a capacidade crítica e de interpretação de resultados, poderão ser sugeridos pequenos projetos envolvendo trabalho de campo, desenvolvimento de modelos estatísticos e meios computacionais.
Semanalmente, é disponibilizado um tempo de orientação tutorial.

Resultados de Aprendizagem

Introduzir conhecimentos básicos em modelação de comportamentos padrão de fenómenos aleatórios em contextos de Engenharia ou Ciência, contribuindo para uma formação capaz de descrever, analisar e interpretar situações reais através de modelos matemáticos não deterministas. A correta utilização de métodos estatísticos, bem como a interpretação rigorosa dos resultados necessitam de uma formação teórica de base, para a qual esta disciplina contribui.
Preparar os alunos para a aplicação de métodos e conceitos a situações reais, que envolvam a estimação de parâmetros de um modelo, testar a sua adequação e obter explicações que permitam interpretar, prever e decidir sobre os fenómenos em estudo.
Esta uc desenvolve as seguintes competências instrumentais: análise e síntese, resolução de problemas e capacidade de decisão. A nível pessoal: raciocínio crítico, trabalho em equipas interdisciplinares e aprendizagem autónoma.

Estágio(s)

Não

Programa

Probabilidades: Experiência aleatória, espaço dos resultados, acontecimentos. Definição de Probabilidade segundo Kolmogorov e suas consequências. Probabilidade condicionada. Independência de acontecimentos.
Variáveis Aleatórias e Distribuições: Variáveis aleatórias reais discretas e contínuas. Momentos simples e centrados. Parâmetros de ordem. Modelos probabilistas, discretos e contínuos mais usuais. Teorema do limite central e aplicações.
Estimação Paramétrica: Introdução à estatística inferencial. Revisão de estatística descritiva. Estimação pontual: estimadores, propriedades da média e da variância empíricas, métodos de estimação pontual. Estimação intervalar: intervalos de confiança, método da variável fulcral, aplicações.
Testes de Hipóteses: Generalidades. Testes paramétricos. Aplicações. Testes de ajustamento do Qui-quadrado.
Modelo de Regressão Linear Simples: Construção e validação do modelo. Intervalo de confiança e testes para os parâmetros do modelo. Previsão.

Docente(s) responsável(eis)

Cristina Maria Tavares Martins

Métodos de Avaliação

Avaliação Final
Exame: 100.0%

Avaliação
Frequência: 100.0%

Bibliografia

• Gonçalves, E., E. Nogueira, A.C. Rosa (2011) - Noções de Probabilidades e Estatística, 183 p. Departamento de Matemática, FCTUC.
• Murteira, B., C. S. Ribeiro, J. A. Silva, C. Pimenta (2010) - Introdução à Estatística, 3ª ed., Escolar Editora, Lisboa.
• Andrews, L.C., R.L. Phillips (2003) – Mathematical Techniques for engineers and scientists, Spie Press, Washington.
• Devore, J.L. (2011) - Probability and statistics for engineering and the sciences, 8ª ed., Brooks/Cole.
• Guimarães, R., Sarsfield Cabral, J. (2007) - Estatística, 2ª ed., McGraw-Hill, Lisboa.
• Maroco, J. (2007) - Estatística com utilização do SPSS, 3ª ed., Edições Sílabo.
• Montgomery, D.C., G.C. Runger (2007) - Applied Statistics and Probability for Engineers, 4ª ed., 2007, Wiley.
• Moore, D., McCabe, G. (2011) -  Introduction to the practice of statistics,  7ª ed., Freeman, New York.