Tecnologias de Processamento de Dados na Agroindústria
Objetivos
No final desta unidade curricular o estudante terá adquirido conhecimentos, aptidões e competências que lhe permitam:
- Compreender a leitura de um relatório técnico onde exista informação apresentada e/ou trabalhada por análise e modelação estatística;
- Ser capaz de sintetizar informação, qualitativa e quantitativa, de uma tabela de dados, nomeadamente facilitando a interpretação e a retirada de conclusões;
- Entender a relação bi- ou multivariada de tabelas de dados, analisar redundâncias e lacunas de informação;
- Distinguir várias sub-populações de uma amostra, e utilizer ferramentas adequadas para a geração de sub-conjuntos de dados;
- Gerar imagens de valores estimados de uma propriedade amostrada pontualmente numa area de estudo.
- Saber aplicar ferramentas de análise de dados na plataforma R, nomeadamente importar dados e extraír relatórios.
Caracterização geral
Código
11376
Créditos
6.0
Professor responsável
Maria da Graça Azevedo de Brito, Sofia Verónica Trindade Barbosa
Horas
Semanais - 4
Totais - 56
Idioma de ensino
Português
Pré-requisitos
Nenhuns em especial.
Bibliografia
[1] Gotelli, N.J., Ellison, A.M. (2004) A Primer Of Ecological Statistics, Sinauer Associates Inc, 511pp.
[2] McGarigal, K., Cushman, S., Stafford, S. (2000) Multivariate Statistics for Wildlife and Ecology Research, Springer, 283 pp.
[3] Plant, R.E. (2012) Spatial Data Analysis in Ecology and Agriculture Using R, CRC Press.
[4] Burkhart, H.E., Tomé, M. (2012) Modeling Forest Trees and Stands, Springer, 457pp.
[5] Isaaks, E.H., Srivastava, R.M., 1989. Applied Geostatistics. Oxford University Press, 561 pp.
Método de ensino
A disponibilizar brevemente
Método de avaliação
A disponibilizar brevemente
Conteúdo
Revisões de análise estatística e teoria das probabilidades. Visualização gráfica de dados. Variáveis categóricas e contínuas. Variáveis auxiliares. Estatísticas univariadas e bivariadas. Posição central, dispersão, assimetria e kurtose. Frequências. Correlação e similitude. Probabilidade. Incerteza. Variáveis aleatórias. Leis de distribuição de probabilidades. Lei Binomial e de Poisson. Lei Normal. Testes de hipóteses. Simulação de Monte Carlo. Regressão. Modelos lineares generalizados. Abordagem espacio-temporal. Curvas de crescimento. Análise multivariada. Classificação ascendente hierárquica e classificação não hierárquica (K-means). Análise de variância (ANOVA). Análise em componentes principais. Análise de correspondências. Análise espacial de dados contínuos e modelação. Covariância espacial e variograma. Estimação por krigagem e validação posterior. Introdução ao ambiente R. Importação e exportação de dados. Tipos de objectos em R. Representação gráfica.
Cursos
Cursos onde a unidade curricular é leccionada: