Fundamentos de Estatística

Código:

M1020

Sigla:

M1020

Nível:

100

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2018/2019 - 2S

Ativa?	Sim
Página Web:	https://moodle.up.pt/course/view.php?id=347
Unidade Responsável:	Departamento de Matemática
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Biologia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L:B	233	Plano de Estudos Oficial	1	-	6	56	162
			3
L:F	1	Plano de Estudos Oficial	2	-	6	56	162
L:G	0	Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18	3	-	6	56	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Mostrar como o raciocínio estatístico é usado na investigação nas áreas das ciências da vida e habilitar os estudantes a realizarem análises estatísticas simples e a interpretarem os resultados. É dada particular atenção à compreensão dos conceitos, e à utilização crítica dos métodos, mantendo o tratamento matemático num nível elementar.

Resultados de aprendizagem e competências

1. Ser capaz de identificar as técnicas de Estatística Descritiva adequadas para organizar e sumariar um conjunto de dados, e ser capaz de efetuar uma análise de dados básica com recurso ao software R.

2. Compreender os conceitos básicos e fundamentais de probabilidade e inferência estatística com ênfase nas aplicações à Biologia.

3. Ser capaz de caracterizar variáveis aleatórias e as distribuições de probabilidade correspondentes. Compreender as características e saber aplicar as distribuições binomial e normal na modelação de processos biológicos.

4. Saber inferir sobre as características de uma população com base numa amostra, aplicando técnicas de estimação pontual e intervalar.

5. Compreender os procedimentos gerais e saber selecionar, aplicar e interpretar testes de hipóteses.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Breve introdução aos objetivos e metodologia da Estatística.

2. Estatística Descritiva e análise exploratória dos dados:  sumariação dos dados (tabelas, gráficos, medidas de localização e dispersão), introdução ao software R. 

3. Probabilidade: conceitos e propriedades elementares, probabilidade condicional e independência.

4. Variáveis aleatórias: os casos discreto e contínuo, distribuição, média e variância, distribuições binomial e normal e avaliação da normalidade.

5. Distribuições por amostragem e teorema do limite central.

6. Inferência estatística: intervalos de confiança (média, proporção, diferença de médias, diferença de proporções), testes de hipóteses (aleatorização, t, qui-quadrado), ANOVA a 1 fator.

Bibliografia Obrigatória

Samuels Myra L.; Statistics for the life sciences. ISBN: 978-0-13-122811-5 0-13-122811-0

Bibliografia Complementar

Wild Christopher J.; Chance encounters. ISBN: 0-471-32936-3
Montgomery Douglas C.; Applied statistics and probability for engineers. ISBN: 0-471-20454-4

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Os conteúdos do programa são apresentados, em geral, nas aulas teóricas e, alguns tópicos específicos, nas aulas teórico-práticas, recorrendo-se frequentemente a exemplos para ilustrar e motivar os conceitos e métodos abordados. São resolvidos e discutidos exercícios e problemas das folhas nas aulas teórico-práticas

Todo o material de apoio será disponibilizado na página da uc no MoodleUP.

Software

R

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Estatística

Tipo de avaliação

Avaliação por exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	100,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	106,00
Frequência das aulas	56,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Sem restrições

Fórmula de cálculo da classificação final

O exame final será dividido em duas partes.

A primeira dessas partes poderá ser realizada num teste a ter lugar em época de aulas. Os estudantes que optem por realizar o teste poderão também realizar ambas as partes do exame da época normal, anulando assim a classificação obtida no teste.

 

No exame da época de recurso (exceto nos casos de melhoria),  os estudantes podem usar as classificações da 1a parte ou 2a parte obtidas anteriormente (no teste ou exame da época normal).

Melhoria de classificação

No exame para melhoria, o estudante terá de realizar ambas as partes do exame.