Código: | M171 | Sigla: | M171 |
Áreas Científicas | |
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Classificação | Área Científica |
OFICIAL | Matemática |
Ativa? | Sim |
Página Web: | https://moodle.up.pt/course/view.php?id=556 |
Unidade Responsável: | Departamento de Matemática |
Curso/CE Responsável: | Licenciatura em Geologia |
Sigla | Nº de Estudantes | Plano de Estudos | Anos Curriculares | Créditos UCN | Créditos ECTS | Horas de Contacto | Horas Totais |
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L:BQ | 71 | Plano de Estudos a partir de 2007 | 2 | - | 5 | - | |
L:CTA | 71 | Plano de estudos de 2008 até 2015/16 | 2 | - | 5 | - | |
L:G | 40 | P.E - estudantes com 1ª matricula em 09/10 | 2 | - | 5 | - | |
L:Q | 88 | Plano de estudos Oficial | 2 | - | 5 | - |
Introdução dos conceitos, princípios e métodos fundamentais da estatística. É dada particular atenção à compreensão dos conceitos e à utilização critica dos métodos.
Pretende-se que o estudante
. Compreenda os conceitos fundamentais da teoria das probabilidades e saiba calcular as probabilidades associadas ao fenómeno em estudo;
· Seja capaz de identificar as técnicas de Estatística Descritiva adequadas para organizar e sumariar um conjunto de dados, e saiba aplicá-las;
· Seja capaz de caracterizar variáveis aleatórias e identificar as respectivas distribuições de probabilidade;
· Seja capaz de aplicar técnicas adequadas de estimação pontual e intervalar para inferir sobre as características de uma população com base numa amostra e analisar os resultados obtidos;
· Compreenda os procedimentos gerais para aplicação de um teste de hipóteses;
. Se familiarize com o sofware R na resolução de problemas.
1. Breve introdução aos objectivos e metodologia da Estatística.
2.Teoria das Probabilidades: conceitos fundamentais, operações entre acontecimentos, métodos de contagem (revisão do cálculo combinatório), interpretações do conceito de probabilidade, independência de acontecimentos e probabilidade condicionada, teoremas de Bayes e da probabilidade total.
3. Variáveis aleatórias: definição de variável aleatória, função de probabilidade, função densidade de probabilidade e função de distribuição; valor esperado e suas propriedades, variância e suas propriedades, variáveis bidimensionais.
4. Algumas distribuições de probabilidade: distribuições discretas (binomial, geométrica, hipergeométrica e Poisson) e contínuas (uniforme, normal, exponencial, qui-quadrado e t-student); teoremas de de Moivre-Laplace e do Limite Central.
5. Estatística Descritiva: definição de estatística, conceitos fundamentais, tipos de observações e escalas de medida, técnicas de sumariação dos dados (tabelas, gráficos, medidas de localização e dispersão), definição de outlier e conceito de correlação.
6. Técnicas de Inferência Estatística: estimação pontual (principais conceitos e propriedades dos estimadores), estimação intervalar (intervalos de confiança para a média, diferença de médias, proporção, diferença de proporções, variância) e introdução aos testes de hipóteses.
7. Análise estatística de problemas concretos usando o software livre R.
As Aulas Práticas são acompanhadas por fichas de exercícios referentes a cada uma das secções programáticas, sendo algumas secções também acompanhadas pela utilização de Software de Estatística nas aulas práticas, em computador.
Designação | Peso (%) |
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Teste | 100,00 |
Total: | 100,00 |
Os alunos podem realizar dois testes parcelares ao longo do semestre e exame final. A nota mínima em cada um dos testes é de 7 valores (em 20) e os testes dão dispensa de exame se a média dos dois for pelo menos 10 valores. Os estudantes dispensados de exame final podem realizar o exame e, caso pretendam a correção do mesmo, a nota do exame final substitui a nota obtida por testes. Quem tiver mais de 17 valores terá de fazer uma prova de valorização, caso contrário fica com 17 valores.