2022
Estatística
Nome: Estatística
Cód.: MAT11462L
6 ECTS
Duração: 15 semanas/156 horas
Área Científica:
Matemática
Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português
Regime de Frequência: Presencial
Apresentação
Pretende-se que esta unidade curricular forneça os principais conceitos de estatística e inferência e desenvolva nos alunos a capacidade para, de uma forma crítica, analisar e interpretar dados estatísticos com recurso a um software estatístico.
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Objetivos de Aprendizagem
No final deste curso pretende-se que os alunos, com aproveitamento, os alunos tenham um conhecimento base dos diferentes tópicos de Probabilidades e Estatística apresentados, que lhes permita ler/entender a literatura relacionada com a utilização da Estatística na sua área, e posteriormente aplicar correctamente as técnicas apropriadas e interpretar os resultados.
Adquirir os conhecimentos básicos de análise de dados amostrais, de Probabilidade bem como dos conceitos fundamentais de variável aleatória e de vector aleatório, discretos.
Modelar dados estatísticos através da selecção de modelos estatísticos apropriados.
Adquirir conhecimentos básicos, mas sólidos, de inferência estatística.
Seleccionar o método de abordagem apropriado: paramétrico ou não-paramétrico.
Identificar relações e associações entre variáveis aleatórias: construção de modelos de regressão linear simples.
Utilizar correctamente software estatístico.
Adquirir os conhecimentos básicos de análise de dados amostrais, de Probabilidade bem como dos conceitos fundamentais de variável aleatória e de vector aleatório, discretos.
Modelar dados estatísticos através da selecção de modelos estatísticos apropriados.
Adquirir conhecimentos básicos, mas sólidos, de inferência estatística.
Seleccionar o método de abordagem apropriado: paramétrico ou não-paramétrico.
Identificar relações e associações entre variáveis aleatórias: construção de modelos de regressão linear simples.
Utilizar correctamente software estatístico.
Conteúdos Programáticos
Estatística Descritiva
Noções Básicas de Probabilidades
Noções de Probabilidade Condicional e de Independência
Variáveis Aleatórias Discretas e Contínuas
Famílias de Distribuições Discretas e Contínuas mais Importantes
Introdução à Amostragem
Estimação: pontual e intervalar
Testes de Hipóteses
Análise de Variância Simples
Testes não Paramétricos
Regressão Linear Simples
Uso de software estatístico.
Noções Básicas de Probabilidades
Noções de Probabilidade Condicional e de Independência
Variáveis Aleatórias Discretas e Contínuas
Famílias de Distribuições Discretas e Contínuas mais Importantes
Introdução à Amostragem
Estimação: pontual e intervalar
Testes de Hipóteses
Análise de Variância Simples
Testes não Paramétricos
Regressão Linear Simples
Uso de software estatístico.
Métodos de Ensino
Aulas teórico-práticas leccionadas no quadro, com recurso à projecção de slides. Introdução dos conceitos teóricos recorrendo a exemplos de aplicação abrangendo várias áreas.
Exposição dos vários comandos dos SPSS nos diversos tratamentos estatísticos, bem como a correspondente apresentação dos outputs e a interpretação dos mesmos.
Motivação dos alunos para a ida às aulas bem como para o acompanhamento continuado da matéria leccionada.
Os alunos podem optar por avaliação continua, que inclui 2 frequências (nota mínima em cada uma das frequência é de 7), ou por avaliação por exame.
Prevê, ainda, a possibilidade de realizar um Trabalho Prático (optativo), de grupo (no máximo 2 elementos), de preferência no programa livre RStudio, mas também podem fazer no SPSS. O resultado deste trabalho contribuirá para a nota final, no máximo, com mais 2 valores, caso tenham uma nota final (nas frequências ou nos exames) de pelo menos 8 valores. Os trabalhos têm de ser discutidos.
Exposição dos vários comandos dos SPSS nos diversos tratamentos estatísticos, bem como a correspondente apresentação dos outputs e a interpretação dos mesmos.
Motivação dos alunos para a ida às aulas bem como para o acompanhamento continuado da matéria leccionada.
Os alunos podem optar por avaliação continua, que inclui 2 frequências (nota mínima em cada uma das frequência é de 7), ou por avaliação por exame.
Prevê, ainda, a possibilidade de realizar um Trabalho Prático (optativo), de grupo (no máximo 2 elementos), de preferência no programa livre RStudio, mas também podem fazer no SPSS. O resultado deste trabalho contribuirá para a nota final, no máximo, com mais 2 valores, caso tenham uma nota final (nas frequências ou nos exames) de pelo menos 8 valores. Os trabalhos têm de ser discutidos.
Bibliografia
Afonso, A. and Nunes, C. (2011). Estatística e probabilidades. Aplicações e soluções em SPSS. Escolar Editora
Fowler, J. e Cohen, L. (1990). Practical Statistics for Field Biology. John Wiley & Sons.
Maroco, J. (2010). Análise estatística com o PASW Statistics (ex-SPSS). Report Number.
Pestana, D. and Velosa, S. (2008). Introdução à Probabilidade e à Estatística. Vol. 1, 4ª Edição. Fundação Calouste Gulbenkian.
Petrie, A. e Paul Watson, P. (2013). Statistics for Veterinary and Animal Science. 3rd Ed John Wiley & Sons.
Zar, J. H. (1999). Biostatistical Analysis. 4ª edição. Prentice Hall.
Slides das aulas teóricas e fichas de exercícios propostos.
Fowler, J. e Cohen, L. (1990). Practical Statistics for Field Biology. John Wiley & Sons.
Maroco, J. (2010). Análise estatística com o PASW Statistics (ex-SPSS). Report Number.
Pestana, D. and Velosa, S. (2008). Introdução à Probabilidade e à Estatística. Vol. 1, 4ª Edição. Fundação Calouste Gulbenkian.
Petrie, A. e Paul Watson, P. (2013). Statistics for Veterinary and Animal Science. 3rd Ed John Wiley & Sons.
Zar, J. H. (1999). Biostatistical Analysis. 4ª edição. Prentice Hall.
Slides das aulas teóricas e fichas de exercícios propostos.
