Modelação e Análise de Dados Ambientais

Código:

M461

Sigla:

M461

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2011/2012 - 2S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://elearning2.fc.up.pt/aulasweb0910/course/view.php?id=1155
Unidade Responsável:	Departamento de Matemática
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Ciências e Tecnologia do Ambiente

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 a partir de 2008	3	-	5	49	135
L:G	0	P.E - estudantes com 1ª matricula anterior a 09/10	3	-	5	49	135
		P.E - estudantes com 1ª matricula em 09/10	3	-	5	49	135
L:Q	0	Plano de estudos Oficial	3	-	5	49	135
M:CTA	1	PE Mestrado Ciências e Tecnologia do Ambiente	1	-	5	49	135

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Pretende-se que os estudantes adquiram:
a) conhecimentos sobre a recolha organizada de informação
b) técnicas e modelos estatísticos comummente usados no tratamento de dados ambientais, e saibam aplicá-los adequadamente em R
c) capacidade para saber escolher e aplicar as técnicas e modelos estatísticos aprendidos a problemas concretos
d) espírito crítico e capacidade de interpretação dos resultados obtidos por aplicação das técnicas e modelos estatísticos aprendidos.

Programa

1. Tópicos de análise de dados com R
2. Regressão linear simples e correlação.
3. 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.
4. Regressão Ridge e Regressão LASSO.
5. Análise de variância: 1 e 2 factores.
6. Modelos lineares generalizados. Regressão de Poisson, regressão logística, regressão logística multinomial e regressão logística ordinal.

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
000040221. ISBN: 0-387-98218-3
000040365. ISBN: 0-387-95284-5

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.

Software

R project

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Peso (%)	Data Conclusão
Participação presencial (estimativa)	Participação presencial	56,00
	Total:	-	0,00

Fórmula de cálculo da classificação final

1. Obtenção de frequência:
Os alunos terão de realizar, obrigatoriamente, um trabalho com
apresentação oral (com um peso de 50%) e um teste (com um peso de 50%).
Os alunos que obtiverem menos de 35% em ambas as componentes de
avaliação perdem a frequência (ficam excluídos).

2. Dispensa de exame:
Para dispensarem do exame final, os alunos têm de tirar uma
classificação superior a 35% da cotação total em cada componente de
avaliação referida no ponto 1, e no total obterem uma classificação
superior a 9.5 valores.

3. Melhoria de nota:
Caso os alunos que obtiveram dispensa de exame decidam ir ao exame da
época normal para subir nota, ficam com a nota do exame; podem sempre ir
à época de recurso para melhoria de nota.

Melhoria de classificação

Melhoria de nota:
Caso os alunos que obtiveram dispensa de exame decidam ir ao exame da
época normal para subir nota, ficam com a nota do exame; podem sempre ir
à época de recurso para melhoria de nota.

Observações