Fundamentos de Estatística

Código:

M1020

Sigla:

M1020

Nível:

100

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2019/2020 - 2S

Ativa?	Sim
Página Web:	https://moodle.up.pt/course/view.php?id=347
Unidade Responsável:	Departamento de Matemática
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Biologia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L:B	235	Plano de Estudos Oficial	1	-	6	56	162
			3
L:EG	8	Plano estudos a partir do ano letivo 2019	2	-	6	56	162
L:F	2	Plano de Estudos Oficial	2	-	6	56	162
L:G	3	Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18	2	-	6	56	162
			3

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Mostrar como o raciocínio estatístico é usado na investigação nas áreas das ciências da vida e habilitar os estudantes a realizarem análises estatísticas simples e a interpretarem os resultados. É dada particular atenção à compreensão dos conceitos, e à utilização crítica dos métodos, mantendo o tratamento matemático num nível elementar.

Resultados de aprendizagem e competências

1. Ser capaz de identificar as técnicas de Estatística Descritiva adequadas para organizar e sumariar um conjunto de dados, e ser capaz de efetuar uma análise de dados básica com recurso ao Excel.

2. Compreender os conceitos básicos e fundamentais de probabilidade e inferência estatística com ênfase nas aplicações à Biologia.

3. Ser capaz de caracterizar variáveis aleatórias e as distribuições de probabilidade correspondentes. Compreender as características e saber aplicar as distribuições binomial e normal na modelação de processos biológicos.

4. Saber inferir sobre as características de uma população com base numa amostra, aplicando técnicas de estimação pontual e intervalar.

5. Compreender os procedimentos gerais e saber selecionar, aplicar e interpretar testes de hipóteses.

Modo de trabalho

À distância

Programa

1. Breve introdução aos objetivos e metodologia da Estatística.

2. Estatística Descritiva e análise exploratória dos dados:  sumariação dos dados (tabelas, gráficos, medidas de localização e dispersão) com recurso ao Excel. 

3. Probabilidade: conceitos e propriedades elementares, probabilidade condicional e independência.

4. Variáveis aleatórias: os casos discreto e contínuo, distribuição, média e variância, distribuições binomial e normal e avaliação da normalidade.

5. Distribuições por amostragem e teorema do limite central.

6. Inferência estatística: intervalos de confiança (média, proporção, diferença de médias, diferença de proporções), testes de hipóteses (testes-t para médias e diferenças de médias, testes do qui-quadrado de ajustamento, de independência e de homogeneidade)

Bibliografia Obrigatória

Samuels Myra L.; Statistics for the life sciences. ISBN: 978-0-13-122811-5 0-13-122811-0
Pedrosa, António & Gama, Sílvio ; Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística com Excel, Porto Editora, 2016. ISBN: 978-972-0-01990-5

Bibliografia Complementar

Wild Christopher J.; Chance encounters. ISBN: 0-471-32936-3
W. W. Daniel & C. L. Cross; Biostatistics, a Foundation for Analysis in the Health Sciences, Wiley, 2013. ISBN: 978-1-118-30279-8

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Até 16 de Março:
Os conteúdos do programa são apresentados, em geral, nas aulas teóricas e, alguns tópicos específicos, nas aulas teórico-práticas, recorrendo-se frequentemente a exemplos para ilustrar e motivar os conceitos e métodos abordados. São resolvidos e discutidos exercícios e problemas das folhas nas aulas teórico-práticas

Todo o material de apoio é disponibilizado na página da uc no MoodleUP.



A partir de 16 de Março:
(ensino à distância devido à epidemia covid19)
Na página do Moodle criação de uma secção dedicada a cada semana de trabalho, da qual constam 
a. Videos dos conteúdos programáticos;
b. Documento com o plano de trabalhos para essa semana com indicação clara da matéria teórica a estudar (indicação dos vídeos a visionar e dos slides com a matéria abrangida) e exercícios a realizar;
c. Outro material relacionado com o tema a estudar que possa facilitar o estudo, como por exemplo resolução detalhada de alguns exercícios.


Resolução detalhada de exercícios ou esclarecimento detalhado de dúvidas colocadas pelos estudantes através do fórum disponível no Moodle.
Comunicação semanal usando a ferramenta Colibri/Zoom dentro dos horários previstos para as aulas TP onde são esclarecidas as dúvidas dos estudantes.

Software

Excel

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Estatística

Tipo de avaliação

Avaliação por 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

Sem restrições.

Fórmula de cálculo da classificação final

Classificação no exame (a ser realizado à distância) no caso de esta ser inferior ou igual a 17. No caso da classificação no exame final ser maior ou igual a 17.5 poderá eventualmente ser realizada uma prova complementar, oral ou escrita, em data a combinar com os estudantes. Neste caso, a classificação final será 17, 18, 19 ou 20 valores e só dependerá do resultado da prova complementar.

Observações

Júri:
Helena Mena Matos
Teresa Mendonça