Métodos Estatísticos

Código:

M2015

Sigla:

M2015

Nível:

200

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2016/2017 - 1S

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

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L:B	2	Plano de Estudos Oficial	3	-	6	56	162
L:Q	52	Plano estudos a partir do ano letivo 2016/17	2	-	6	56	162
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Língua de trabalho

Português

Objetivos

Introdução dos conceitos, princípios e métodos fundamentais da estatística. É dada particular atenção à compreensão dos conceitos e à utilização critica dos métodos.

Resultados de aprendizagem e competências

Pretende-se que o estudante:

. Compreenda os conceitos fundamentais da teoria das probabilidades e saiba calcular as probabilidades associadas ao fenómeno em estudo; 

· Seja capaz de identificar as técnicas de Estatística Descritiva adequadas, para organizar e sumariar um conjunto de dados, e saiba aplicá-las; 

· Seja capaz de caracterizar variáveis aleatórias e identificar as respectivas distribuições de probabilidade; 

· Seja capaz de aplicar técnicas adequadas de estimação pontual e intervalar para inferir sobre as características de uma população com base numa amostra e analisar os resultados obtidos; 

· Compreenda os procedimentos gerais para aplicação de um teste de hipóteses. 

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. Breve introdução aos objectivos e metodologia da Estatística. 

2.Teoria das Probabilidades: conceitos fundamentais, operações entre acontecimentos, métodos de contagem (revisão do cálculo combinatório), interpretações do conceito de probabilidade, independência de acontecimentos e probabilidade condicionada, teoremas de Bayes e da probabilidade total. 

3. Variáveis aleatórias: definição de variável aleatória, função de probabilidade, função densidade de probabilidade e função de distribuição; valor esperado e suas propriedades, variância e suas propriedades, variáveis bidimensionais. 

4. Algumas distribuições de probabilidade: distribuições discretas (binomial, geométrica, hipergeométrica e Poisson) e contínuas (uniforme, normal, exponencial, qui-quadrado e t-student); teoremas de de Moivre-Laplace e do Limite Central. 

5. Estatística Descritiva: definição de estatística, conceitos fundamentais, tipos de observações e escalas de medida, técnicas de sumariação dos dados (tabelas, gráficos, medidas de localização e dispersão), definição de outlier e conceito de correlação. 

6. Técnicas de Inferência Estatística: estimação pontual (principais conceitos e propriedades dos estimadores), estimação intervalar (intervalos de confiança para a média, diferença de médias, proporção, diferença de proporções, variância) e introdução aos testes de hipóteses. 

Bibliografia Obrigatória

S. Gama; Material disponibilizado pelo docente
Pedrosa António Carvalho; Introdução computacional à probabilidade e estatística. ISBN: 972-0-06056-5
Murteira Bento; Introdução à estatística. ISBN: 978-84-481-6099-2

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

As Aulas Práticas são acompanhadas por fichas de exercícios referentes a cada uma das secções programáticas.

Tipo de avaliação

Avaliação por exame final

Componentes de Avaliação

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

Obtenção de frequência

(1) Um estudante pode ser dispensado do exame final através da realização de dois testes, cada um cotado para dez valores, realizados ao longo do semestre. O estudante é aprovado desde que obtenha nota igual ou superior a 10 valores (= soma das classificações obtidas nos testes), com um mínimo de 4 (quatro) valores em cada teste.

(2) Um estudante que vá a Exame fica com a classificação aqui obtida, não se aplicando, neste caso, o estipulado no ponto (1).

Fórmula de cálculo da classificação final

Nota obtida no exame final ou média aritmética das notas obtidas nos testes.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

n.a.