Estatística Aplicada

Código:

M2020

Sigla:

M2020

Nível:

200

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2019/2020 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Matemática
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Matemática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L:B	0	Plano de Estudos Oficial	3	-	6	56	162
L:CC	4	Plano de estudos a partir de 2014	2	-	6	56	162
			3
L:F	2	Plano de Estudos Oficial	2	-	6	56	162
L:G	0	Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18	2	-	6	56	162
			3
L:M	35	Plano de Estudos Oficial	2	-	6	56	162
L:Q	0	Plano estudos a partir do ano letivo 2016/17	3	-	6	56	162
MI:ERS	15	Plano Oficial desde ano letivo 2014	2	-	6	56	162
			3

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Pretende-se que, juntamente com novas metodologias estatísticas, os estudantes vejam os conceitos aprendidos anteriormente em "Probabilidades e Estatística" a serem aplicados na resolução de problemas reais. A nível teórico, serão desenvolvidos e trabalhados os métodos mais simples de inferência estatística, incluindo alguma teoria sobre estimadores e estimação pontual e vários testes de hipóteses. 

Espera-se também que os estudantes adquiram familiaridade com a linguagem de programação R na resolução de problemas.

Resultados de aprendizagem e competências

Ao completar esta unidade curricular, o estudante deverá

- dominar  os conceitos e princípios fundamentais da Estatística, e em particular da Inferência Estatística básica.

- conhecer as técnicas de inferência estatística mais comuns e sabe-las aplicar a problemas concretos;

- ser capaz de identificar e formular matematicamente um problema, de escolher métodos da estatística adequados e de analisar e interpretar de forma crítica os resultados obtidos;

- conseguir aplicar os modelos estudados, e mais geralmente conseguir efectuar análises de dados simples,  em R. 

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Estatísticas. Centralidade e consistência de estimadores. Estatísticas mais comuns, com relevo para a média e variância amostrais.


2. Estimação pontual. Método dos momentos. Método da máxima verosimilhança. Propriedades dos estimadores de máxima verosimilhança.


3. Distribuições conjuntas. Normal bivariada e multinomial.


4. Testes de hipóteses. Erros de tipo I e tipo II, estatística de teste, potência do teste. Testes paramétricos no contexto de uma e duas amostras. Relação entre testes de hipóteses e intervalos de confiança. Testes de hipóteses não paramétricos: de ajustamento, de localização, de independência e de homogeneidade.


5. Análise de correlação. Coeficientes de correlação de Pearson e Spearman. Testes de hipóteses sobre coeficientes de correlação.

Bibliografia Obrigatória

A. Rita Gaio; Apostamentos disponibilizados pelo docente

Bibliografia Complementar

Casella George; Statistical inference. ISBN: 0-534-24312-6
Pestana Dinis Duarte; Introdução à probabilidade e à estatística. ISBN: 972-31-0954-9
Fernanda Figueiredo, et al.; Inferência Estatística, Escolar Editora, 2017. ISBN: 9789725925010

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

As horas de contacto estão distribuídas em aulas teóricas e teórico-práticas. Nas primeiras são apresentados os conteúdos do programa, recorrendo-se a exemplos variados para ilustrar os tópicos tratados e motivar e orientar o estudo autónomo dos estudantes. Nas aulas teórico-práticas são resolvidos e discutidos exercícios e problemas. Em particular, são analisados conjuntos de dados reais, recorrendo ao software R. São disponibilizados  materiais de apoio na página da disciplina.

 

 

Software

R

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Estatística

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com 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

É obrigatória a assiduidade à unidade curricular, definida nos seguintes termos: estando regularmente inscrito, um estudante não pode exceder o número limite de faltas correspondente a 25% das aulas teórico-práticas.
Estão dispensados da verificação das condições de assiduidade referidas atrás os estudantes abrangidos pelas situações previstas na lei (Art. 10º, Regulamento Geral para  Avaliação dos discentes de primeiros ciclos, de ciclos de estudos integrados de mestrado e de segundos ciclos da Universidade do Porto).
A assiduidade obrigatória está suspensa enquanto persistir o plano de contingência da UP face à pandemia COVID-19. 

Fórmula de cálculo da classificação final

O método de avaliação foi alterado em virtude do aparecimento da pandemia COVID-19.

A avaliação será feita exclusivamente por exame final (época normal e época de recurso).

Os alunos com nota superior a 18 valores serão submetidos a uma prova de valorização, sendo que o resultado final nunca será inferior a 18 valores. 

 

Melhoria de classificação

Pode ser feita melhoria da classificação na época de recurso.