Statistics I

Code:

1GE203

Acronym:

EST I

Keywords
Classification	Keyword
OFICIAL	Mathematics

Instance: 2022/2023 - 1S

Active?	Yes
Responsible unit:	Agrupamento Científico de Matemática e Sistemas de Informação
Course/CS Responsible:	Bachelor in Business Administration

Cycles of Study/Courses

Acronym	No. of Students	Study Plan	Curricular Years	Credits UCN	Credits ECTS	Contact hours	Total Time
LGES	296	Bologna Syllabus since 2012	2	-	6	42	162

Teaching language

Portuguese

Objectives

The general purpose of this course is to give the student the capacity of using techniques of data analysis and the knowledge of some basic concept of probability theory. It is also a main goal to give tools for the study of the statistical inference.

Learning outcomes and competences

The student should learn techniques of data analysis, basic concepts of probability theory and the basic knowledge for the study of the statistical inference.

Working method

Presencial

Program

DESCRIPTIVE STATISTICS
1. Unidimensional samples
Elementary treatment of data samples. Graphical representations. Location measure, dispersion, asymmetry. Concentration analysis.
2. Bidimensional samples
Graphical representation of bivariate samples. Linear correlation coefficient.

PROBABILITY THEORY
1. Probability axiomatic
Random experience, results space and events space. Classical theory of Laplace. Probability axiomatic definition and properties. Conditional probability. Bayes theorem. Independent events.
2. Discrete Random variables
Definition of discrete random variable. Distribution and probability  functions. Expected value. Moments. Asymmetry. Independence of discrete random variables. Discrete distributions: Uniform, Bernoulli, Binomial, Hypergeometric and Poisson.
3. Continuous Random variables
Definition of continuous random variable. Distribution and probability density functions. Expected value. Moments. Asymmetry. Independence of continuous random variables. Continuous distributions: Uniform, Normal and Exponential. Central Limit Theorem.

Mandatory literature

F. Figueiredo, A. Figueiredo, A. Ramos, P. Teles; Estatística Descritiva e Probabilidades. Exercícios resolvidos e propostos com aplicações em R, Escolar Editora, 2007
B. Murteira; Probabilidades e Estatística, McGraw-Hill, 1990

Complementary Bibliography

B. Murteira; Análise Exploratória de Dados, McGraw-Hill, 1993
Allen L. Webster; Estatística Aplicada à Administração e Economia, McGraw-Hill, 2007
Gerald Keller; Statistics for Management and Economics, Thomson, 2005
T.H. Wonnacot, R.J. Wonnacot; Introductory Statistics, Wiley, 1990
Alexander M. Mood, Franklin A. Graybill, Duane C. Boes; Introduction to the Theory of Statistics, McGraw-Hill, 1987
D. Pestana, S.F.Velosa; Introdução à Probabilidade e à Estatística, Fundação Calouste Gulbenkian, 2002
Carlos D. Paulino, João A. Branco; Exercícios de Probabilidades e Estatística, Escolar Editora, 2005

Teaching methods and learning activities

The lectures will focus the theoretical aspects of the theory but also include the discussion of exercises. As a complement the curricular unit has an on-line course available through e-learning platform of Porto University.

keywords

Physical sciences > Mathematics > Statistics

Evaluation Type

Distributed evaluation without final exam

Assessment Components

Designation	Weight (%)
Exame	100,00
Total:	100,00

Amount of time allocated to each course unit

Designation	Time (hours)
Estudo autónomo	120,00
Frequência das aulas	42,00
Total:	162,00

Eligibility for exams

Para poder usufruir do regime de avaliação distribuída, o estudante deve estar devidamente inscrito numa turma e obrigatoriamente frequentar apenas as aulas dessa turma. Para além disso, deve cumprir o critério de assiduidade, ou seja, não poderá dar mais de 6 faltas; se o número de faltas ultrapassar 6, o estudante só poderá apresentar-se a exame final ou de recurso.

Para registo da assiduidade o estudante, em cada aula, deve assinar na folha de presenças no espaço à frente do seu nome, não sendo aceites assinaturas de estudantes cujo o nome não consta nessa folha.

A avaliação distribuída consiste em dois testes. Qualquer aluno em avaliação distribuída poderá, até à data do exame final, desistir desta e optar por ser avaliado por Exame Final. Consideram-se excluídos da avaliação distribuída sem exame final os estudantes que obtiverem uma classificação inferior a 5.5 valores em algum dos testes, independentemente do valor da média ponderada das classificações parciais obtidas.

Calculation formula of final grade

Avaliação distribuída:
O teste irá contar 20% para a nota final e o exame contará 80%. Se a nota do exame for superior à nota do teste, nesse caso o estudante ficará com a nota do exame:
Nota Final = Max(0.2*(nota do teste)+0.8*(nota do exame); nota do exame)

 

Avaliação apenas por exame final:
Nota Final = nota do exame

Examinations or Special Assignments

For obtaining a classification higher than 18, the student may have to do another exam.