Estatística Aplicada em Ciências e Engenharia

Código:

M4060

Sigla:

M4060

Nível:

400

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2021/2022 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Matemática
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Engenharia Geoespacial

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
M:CC	2	PE a partir do ano letivo de 2014	1	-	6	56	162
M:EG	7	Plano de Estudos do M: ENG.GEO_2013-2014	1	-	6	56	162

Língua de trabalho

Inglês
Obs.: Apesar da língua de trabalho ser o inglês, os alunos poderão sempre colocar as suas dúvidas em português

Objetivos

1. Capacitar o aluno para análises de regressão envolvendo respostas contínuas ou discretas (modelos lineares generalizados)
2. Implementar análises estatísticas num software adequado
3. Promover o espírito crítico num processo de análise de dados (recolha de dados, modelação, interpretação dos resultados, ...)

Resultados de aprendizagem e competências

No final da unidade curricular, pretende-se que os estudantes: 
a) adquiram conhecimentos sobre a recolha organizada de informação 
b) aprendam técnicas e modelos estatísticos comummente usados no tratamento de dados 
c) saibam escolher corretamente os modelos estatísticos aprendidos a problemas concretos 
d) saibam aplicar e implementar os modelos estudados em R
e) adquiram espírito crítico e capacidade de interpretação dos resultados obtidos.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

São necessários conhecimentos prévios sobre variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade, estatísticas amostrais, intervalos de confiança e testes de hipóteses. Estes são os conteúdos usuais de uma unidade curricular de introdução às Probabilidades e Estatística do ensino superior. Será efetuada uma breve revisão a esta matéria. 

Programa

 

 0. Breve revisão sobre técnicas base de inferência. estatística - intervalos de confiança e testes de hipóteses
1- Introdução à linguagem de programação em ambiente de software R.
2. Correlação de Pearson e correlação de Spearman.
3. Regressão linear simples.
4. Regressão linear múltipla. Modelo, estimação de parâmetros, testes de hipóteses para os coeficientes, intervalos de confiança, intervalos de predição, coeficiente de determinação, multicolinearidade, métodos de selecção de modelos, comparação de modelos, diagnóstico.
5*. Análise da variância - ANOVA: 1 e 2 factores.
6*. Modelos lineares generalizados. Regressão logística. 
*Será apenas estudado um assunto, de entre 5. e 6. 

Bibliografia Obrigatória

apontamentos escritos disponibilizados pelos professores

Bibliografia Complementar

000083800. ISBN: 1-58488-029-5
000040469. ISBN: 0-387-95475-9
000098707. ISBN: 978-0-521-86116-8
000074783. ISBN: 0-387-95187-3
000040365. ISBN: 0-387-95284-5
000102543. ISBN: 1-58488-325-1
000040221. ISBN: 0-387-98218-3
Julian Faraway; Linear Models with R, Taylor and Francis, 2009. ISBN: 1584884258
Julian Faraway; Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science, 2006. ISBN: 158488424X

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas de tipo teórico-prático com diferentes exemplos de aplicação das técnicas e modelos estatísticos apresentados em laboratório computacional.O software usado é o R.

Software

R Project

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Estatística

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Teste	37,50
Trabalho escrito	25,00
Exame	37,50
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	110,00
Frequência das aulas	42,00
Trabalho escrito	10,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Não há falta de frequência.

Fórmula de cálculo da classificação final

1. O trabalho consiste de um relatório escrito e de uma apresentação oral. A realização do trabalho é opcional.

2. A nota do trabalho não pode ser melhorada. 

3. A avaliação da época normal incluirá a classificação de dois testes (T1 e T2), cada um com a cotação de 10 valores. O teste T2 terá lugar no dia destinado ao exame da época normal. 

4. A avaliação da época de recurso incluirá apenas um exame final, que incidirá sobre todos os conteúdos da unidade curricular. As classificações dos testes T1 e T2 não serão aqui consideradas. 

5. Fórmula de avaliação na época normal: Há duas fórmulas de avaliação, dependendo da entrega ou não do trabalho/projeto da unidade curricular.

a)  Para os estudantes que entregam o trabalho:
a1) T1+T2: peso de 13 ou 15 (em 20); trabalho: peso de 7 ou 5 (em 20)
Das duas componentes de avaliação, aquela em que o aluno teve melhor classificação (numa escala 0-20) tem, para esse aluno, o peso máximo acima indicado. A pior componente tem, para esse aluno, o peso mínimo acima indicado.
a2) Para ser aprovado, o estudante tem de obter uma classificação superior a 20% em cada uma das componentes (testes e trabalho). 

b) Para os estudantes que não entregam o trabalho:
Neste caso, conta apenas a nota dos testes; contudo, a classificação final do estudante nunca será superior a 16 valores, mesmo tendo uma nota superior nos testes.

6. Fórmula de avaliação na época de recurso: Há duas fórmulas de avaliação, dependendo da entrega ou não do trabalho/projeto da unidade curricular.

a)  Para os estudantes que entregam o trabalho:
a1) exame de recurso: peso de 13 ou 15 (em 20); trabalho: peso de 7 ou 5 (em 20)
Das duas componentes de avaliação, aquela em que o aluno teve melhor classificação (numa escala 0-20) tem, para esse aluno, o peso máximo acima indicado. A pior componente tem, para esse aluno, o peso mínimo acima indicado.
a2) Para ser aprovado, o estudante tem de obter uma classificação superior a 20% em cada uma das componentes (exame e trabalho). 

b) Para os estudantes que não entregam o trabalho:
Neste caso, conta apenas a nota do exame; contudo, a classificação final do estudante nunca será superior a 16 valores, mesmo tendo uma nota superior no exame.

Melhoria de classificação

Melhoria de nota: realização de exame final. O trabalho não pode ser melhorado. Os testes T1 e T2 não podem ser individualmente melhorados.  A fórmula de avaliação é a mesma (ver acima).

Observações

1) Júri: Rita Gaio e Óscar Felgueiras.

2) O modo de funcionamento da unidade curricular está condicionado às limitações impostas pela FCUP de acordo com a evolução da pandemia COVID19. 

3) O método de avaliação poderá vir a ser alterado, em função da evolução da pandemia COVID-19.