Modelos Não Paramétricos

Código:

M4138

Sigla:

M4138

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
CNAEF	Matemática e estatística

Ocorrência: 2021/2022 - 1S (edição n.º 1)

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Matemática
Curso/CE Responsável:	Modelação Estatística Computacional

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
E:MEC	12	PE_Modelação Estatística Computacional	1	-	3	21	81

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Aquisição de uma base sólida de conhecimentos em estatística indutiva e desenvolvimento de capacidades e engenho em técnicas de modelação estatística, fundamentais para a apresentação, tratamento e interpretação de conjuntos de dados

Resultados de aprendizagem e competências

Ao completar esta unidade curricular, o estudante deverá: - compreender os procedimentos da estimação não paramétrica de uma distribuição; - conhecer e saber aplicar testes de ajustamento; - conhecer e saber aplicar técnicas não paramétricas a situações de inferência estatística nas quais não é adequada a suposição de um modelo paramétrico. - ser capaz de usar a linguagem de programação R na aplicação dos procedimentos não paramétricos.   Esta unidade complementa e desenvolve outras unidades de Estatística, providenciando o conhecimento e treino na  identificação e resolução de vários problemas estatísticos,  onde as abordagens não paramétricas são apropriadas.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

1. A inferência estatística num contexto não paramétrico.


2. Estatísticas de ordem. Vetor das ordens. Função dos quantis.


3. Testes de qualidade de ajustamento.


4. Testes baseados no vetor das ordens.


5. Medidas de associação e procedimentos relacionados de testes de hipóteses.

Bibliografia Obrigatória

Jean Dickinson Gibbons; Nonparametric statistical inference
John A. Rice; Mathematical statistics and data analysis. ISBN: 9780495118688
L. Wasserman; All of Nonparametric Statistics, Springer, 2006

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teórico-práticas com exposição dos conteúdos do programa, resolução e discussão de exercícios e problemas relacionados. Proposta de trabalhos de grupo que, no seu conjunto, constituem o projecto. Cada trabalho envolve a elaboração de um relatório, com posterior apresentação e discussão.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	40,00
Trabalho prático ou de projeto	60,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	50,00
Frequência das aulas	21,00
Trabalho escrito	10,00
Total:	81,00

Obtenção de frequência

Trabalhos práticos/ Projeto submetidos nos prazos fixados.

Fórmula de cálculo da classificação final

Tipo de Avaliação: Avaliação distribuída com exame final

A avaliação compreende duas componentes: projeto obrigatório (60%) e exame (40%). É exigida classificação mínima de 30%  em cada uma das componentes de avaliação.