Probabilidades e Estatística C
Objetivos
O objectivo principal da disciplina é a transmissão de conceitos iniciais de Probabilidades e Estatística, necessários a um aprofundamento posterior do conhecimento nesta área. Pretende-se que os alunos adquiram competências que permitam entender e analisar estas e outras técnicas estatísticas necessárias à sua actividade profissional, nomeadamente, a utilização dos métodos estatísticos de recolha, análise e interpretação de dados.
Numa primeira fase do tratamento estatístico, pretende-se que os alunos consigam formalizar correctamente problemas que envolvam o resultado de experiências aleatórias, utilizando para isso o conhecimento adquirido com a teoria das probabilidades.
Numa segunda fase, introduz-se um conjunto de técnicas estatísticas que permitem o estudo de parâmetros numa população (Inferência Estatística). Entre estas técnicas, destacam-se os Intervalos de Confiança e Testes de Hipóteses.
No último tópico do programa aborda-se a Regressão Linear Simples, que constitui um primeiro exemplo de Modelação Estatística.
Caracterização geral
Código
10410
Créditos
6.0
Professor responsável
Regina Maria Baltazar Bispo
Horas
Semanais - 4
Totais - 52
Idioma de ensino
Português
Pré-requisitos
Conhecimentos base de Cálculo Combinatório e Integração em R.
Bibliografia
Guimarães, R. C. e Cabral, J. S. (2000) Estatística, 2ª edição. Verlag Dashöfer Portugal.
Paulino e Branco (2005) Exercícios de Probabilidade e Estatística. Escolar Editora.
Pestana e Velosa (2006) Introdução à Probabilidade e à Estatística. Fundação Calouste Gulbenkian.
Montgomery, D. C. e Runger, G. C. (2002) Applied Statistics and Probability for Engineers, John Wiley and Sons.
Ross, Sheldon (1987) Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists. Wiley.
Murteira, B., Ribeiro, C. S., Silva, J. A. e Pimenta, C., (2002) Introdução à Estatística, McGraw-Hill.
Mood, A. M., Graybill e Boes (1974) Introduction to the Theory of Statistics., McGraw-Hill.
Rohatgi (1976). An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics. Wiley.
Rohatgi (1976) An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics. Wiley.
Tiago de Oliveira (1990) Probabilidades e Estatística.: Conceitos, Métodos e Aplicações., vol. I, II. McGraw-Hill.
Método de ensino
Aulas teórico-práticas com exposição da matéria e resolução de exemplos de aplicação, acompanhadas de aulas práticas com resolução de exercícios e esclarecimento de dúvidas.
Método de avaliação
Regras de Avaliação
Nota de Frequência
Não se aplica. As faltas às aulas não serão contabilizadas.
AVALIAÇÃO CONTÍNUA / ÉPOCA 1
A avaliação contínua será feita através de dois testes.
O primeiro Teste será realizado, presencialmente, no dia 03/05/2023, às 17:00.
O segundo Teste será realizado, presencialmente, no dia 17/06/2023, às 09:00.
O aluno obtém aprovação na disciplina se obtiver nota mínima de 7.5 valores no Teste 2 e se a média ponderada dos dois testes for superior ou igual a 9.5 valores. Caso um aluno não compareça a um dos testes, esse teste será classificado com nota 0.
Nota Época 1 = 0.5 T1 + 0.5 T2 , com T2 >= 7.5 valores
O aluno que obtiver uma nota final superior ou igual a 18.5 deverá realizar uma prova oral de defesa de nota (em data a acordar). Se o aluno não comparecer à prova oral a nota final será de 18 valores.
AVALIAÇÃO DA ÉPOCA DE RECURSO
A avaliação da Época de Recurso é efetuada por Exame, sendo válida tanto para melhoria de nota como para aprovação à UC.
O aluno obtém aprovação à disciplina se obtiver classificação no Exame superior ou igual a 9.5 valores.
O aluno que obtiver uma nota final superior ou igual a 18.5 deverá realizar uma prova oral de defesa de nota (em data a acordar). Se o aluno não comparecer à prova oral a nota final será de 18 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.
Conteúdo
1. Teoria das probabilidades.
2. Variáveis aleatórias discretas e absolutamente contínuas.
3. Vectores aleatórios.
4. Algumas distribuições importantes.
5. Teorema Limite Central.
6. Estimação pontual.
7. Estimação por intervalo de confiança.
8. Testes de hipóteses.
9. Regressão linear simples.
Cursos
Cursos onde a unidade curricular é leccionada: