Tópicos de Inferência e Modelação Estatística
Objectives
Available soon
General characterization
Code
11575
Credits
6.0
Responsible teacher
Luís Pedro Carneiro Ramos
Hours
Weekly - 3
Total - 69
Teaching language
Português
Prerequisites
Available soon
Bibliography
- A. Agresti. An Introduction to Categorical Data Analysis. Wiley Series in Probability and Statistics. Wiley, 2007.
- Gibbons,J.D. and Chakraborti, S. (2010). Nonparametric Statistical Inference, Fifth Edition. CRC Press.
- Hogg, R.V., McKean, J.W. and Allen T.C. (2013). Introduction to mathematical statistics (7th ed.). Pearson Education, Inc.
- T. Hothorn and B.S. Everitt. A Handbook of Statistical Analyses Using R. CRC Press, 2006.
- P. McCullagh and J.A. Nelder. Generalized Linear Models, Second Edition. Chapman & Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability. Taylor & Francis, 1989.
- P. de Jong and G. Z. Heller. Generalized Models for Insurance Data. Cambridge University Press, 2008.
- MOOD A. M, GRAYBILL F. A. and BOES D. C., Introduction to the Theory Of Statistics, 1974.
Teaching method
Lectures and problem-solving sessions, with wide participation of students.
Evaluation method
AVALIAÇÃO CONTÍNUA
Aviso: Qualquer fraude no processo de avaliação implica a reprovação no corrente ano lectivo (incluindo a Época Especial) e será participada ao Conselho Directivo para procedimento disciplinar.
A avaliacão contínua será feita por três elementos de avaliação (Ntime, Ttime, ML).
Ntime - Nota do teste do módulo de Tópicos de Inferência e Modelação Estatística
Ttime - Nota do trabalho do módulo de Tópicos de Inferência e Modelação Estatística
ML - Nota do trabalho do módulo de Machine Learning
O aluno obtém aprovação na Unidade Curricular (UC) se fizer os 3 elementos de avaliação e se a média ponderada dos três elementos de avaliação for superior ou igual a 9,5 valores.
Nota final = 0.6 * Ntime + 0.15 * Ttime + 0.25 * ML
o teste e os trabalhos são classificados numa escala de 0 a 20 valores.
Datas de avaliação:
Trabalho de ML : entrega a 23 de Outubro
Teste de TIME:
Trabalho de TIME:
AVALIAÇÃO NA ÉPOCA DE RECURSO
A avaliação da época de recurso é feita por exame de recurso do módulo de Tópicos de Inferência e modelação estatística, NRtime, e por um trabalho de recurso/melhoria do módulo de Machine Learning, NRml, sendo válida também para melhoria de nota.
O exame e trabalho são classificados numa escala de 0 a 20 valores. O aluno obtém aprovação à UC se a nota de recurso
NR = 0.6*max(Ntime, NRtime) + 0.15*Ttime + 0.25*max(ML, NRml)
for superior ou igual a 9,5 valores.
MELHORIA DE NOTA
Os alunos que pretenderem realizar o exame de recurso, com vista à melhoria de nota, devem, antecipadamente, requerer essa melhoria junto dos serviços académicos.
Subject matter
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