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Estatística Computacional

Código: M4142     Sigla: M4142     Nível: 400

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Matemática

Ocorrência: 2021/2022 - 1S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Departamento de Matemática
Curso/CE Responsável: Mestrado em Estatística Computacional e Análise de Dados

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
M:ECAD 12 Plano Oficial do ano letivo 2021/2022 1 - 9 63 243
M:ENM 2 Plano de Estudos do M:Engenharia Matemática_2013-2014 1 - 9 63 243
2

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Ana Rita Pires Gaio Regente
Margarida Maria Araújo Brito Regente

Docência - Horas

Teorico-Prática: 4,50
Tipo Docente Turmas Horas
Teorico-Prática Totais 1 4,50
Margarida Maria Araújo Brito 2,25
Ana Rita Pires Gaio 2,25

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

Conhecimento dos principais métodos e princípios computacionais subjacentes à análise e inferência estatística modernas e aplicação à análise de vários tipos de dados.

Resultados de aprendizagem e competências

Ao completar esta unidade curricular, o estudante deverá:

- possuir uma compreensão prática de vários métodos computacionais, em particular saber como essas ferramentas podem ser usadas na análise estatística de diferentes tipos de dados;

- conhecer os fundamentos teóricos dos métodos computacionais mais relevantes, como os métodos de Monte Carlo, possibilitando a sua utilização no desenvolvimento de métodos estatísticos e modelos de inferência;

- ser capaz de implementar ferramentas computacionais por meio de software e linguagens adequados, como o R.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

Introdução à linguagem R. Introdução à inferência computacional. Testes de permutação.

Métodos de Monte Carlo em inferência estatística. 

Métodos bootstrap e jackknife. 

Estimação da função densidade de probabilidade.

Métodos numéricos em R, incluindo métodos e algoritmos clássicos de estimação. Determinação de raízes, máxima verosimilhança e algoritmo EM.  

Visualização de dados multivariados.

Bibliografia Obrigatória

Maria L. Rizzo; Statistical computing with R. ISBN: 978-1-4665-5332-3
Gentle, J.E; Elements of Computational Statistics, Springer , 2002
Christian P. Robert; Introducing monte carlo methods with R. ISBN: 978-14419-1575-7

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teórico-práticas com exposição dos conteúdos do programa, resolução e discussão de exercícios e problemas relacionados. As aulas são acompanhadas por material disponibilizado pelas docentes.

Proposta de dois trabalhos de grupo. A discussão dos trabalhos é aberta, todos os estudantes são encorajados a participar.

Software

R project

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Exame 33,30
Trabalho escrito 66,70
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Estudo autónomo 156,00
Frequência das aulas 63,00
Trabalho escrito 24,00
Total: 243,00

Obtenção de frequência

Trabalhos práticos submetidos nos prazos fixados. Classificação em cada componente de avaliação igual ou superior a 6 valores (0-20 valores).

Fórmula de cálculo da classificação final

A avaliação compreende dois trabalhos/projectos e um exame. A classificação final corresponde à média das classificações obtidas no exame e nos trabalhos.  É exigida classificação mínima de 30% em cada uma das componentes de avaliação.

Melhoria de classificação

A classificação obtida nos trabalhos não é susceptível de melhoria e é apenas válida durante o corrente ano lectivo.

 

Observações

Júri da uc: Margarida Brito e Rita Gaio
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