Estatística Aplicada

Código:

2MADSAD04

Sigla:

EA

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Estatística

Ocorrência: 2015/2016 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Agrupamento Científico de Matemática e Sistemas de Informação
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Modelação, Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MADSAD	39	Plano Oficial de Bolonha	1	-	7,5	56	202,5
ME	3	Plano de estudos	1	-	7,5	56	202,5

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

O objectivo de Estatística Aplicada é o de fornecer ao estudante técnicas de análise estatística aplicadas a algumas áreas. Pretende-se fornecer as ferramentas necessárias à abordagem inferencial através de testes de hipóteses não-paramétricos como complemento aos testes de hipóteses paramétricos, já conhecidos pelos estudantes. Fornece-se também algumas técnicas de simulação e de amostragem, assim como alguns métodos e técnicas relativas ao controlo estatístico de qualidade.

Resultados de aprendizagem e competências

As competências que se pretende que o estudante adquira são:
- utilização correcta do teste de hipótese mais adequado (paramétrico ou não-paramétrico) e saber distinguir claramente a sua aplicação e conclusões que se podem extrair;
- saiba utilizar métodos de simulação usuais em estatística;
- escolha do processo de amostragem mais correcto, ou o possível de aplicar; 
- utilizar o controlo estatístico de qualidade e saber tirar as conclusões mais adequadas;

Modo de trabalho

Presencial

Programa

Módulo 1 Testes não paramétricos
1. Testes de ajustamento
1.1 Teste do Qui-quadrado
1.2 Teste de Kolmogorov-Smirnov
1.3 Adequação do modelo estatístico
1.3.1. Método gráfico (QQ plot)
2. Testes de localização
2.1 Teste dos sinais
2.2 Teste de Wilcoxon
2.3 Teste de Mann - Whitney - Wilcoxon
3. Análise de variância
3.1 Com um factor
3.1.1 Modelo ANOVA
3.1.2 Teste de Kruskal - Wallis
3.2 Com dois factores
3.2.1 Modelo ANOVA
3.2.2 Teste de Friedman

Módulo 2 Simulação
1. Modelos estatísticos
2. Geração da variáveis aleatórias
2.1. Introdução: Motivação
2.2. Distribuições univariadas
2.2.1. Variáveis aleatórias discretas
2.2.2. Variáveis aleatórias contínuas
2.3. Distribuições multivariadas
3. Integração pelo método de Monte Carlo

Módulo 3 Amostragem
1. Introdução
2. Métodos de amostragem empíricos ou não probabilísticos
2.1. Método das quotas
2.2. Método de amostragem intencional
2.2.1. Método dos indivíduos-tipo
2.2.2. Método de amostragem snowball
2.3. Método de amostragem por conveniência
2.4. Random-route (itenerários aleatórios)
3. Métodos de amostragem probabilísticos
3.1. Amostragem aleatória simples
3.2. Amostragem aleatória estratificada
3.3. Amostragem em cachos

Módulo 4 Controlo Estatístico da Qualidade
1. Introdução
1.1. Definições de Qualidade. Objectivo fundamental
1.2. Técnicas estatísticas usuais em Qualidade
2. Controlo Estatístico do Processo Produtivo
2.1. Breve introdução às cartas de controlo
2.2. Políticas amostrais FSI e VSI
2.3. Parâmetros associados à “performance” de cartas FSI e VSI
2.4 Cartas de Shewhart
2.4.1 Cartas de Controlo usuais para variáveis quantitativas
2.4.2 Cartas de Controlo usuais para variáveis qualitativas
2.5 Cartas CUSUM e cartas EWMA
3. Controlo de Aceitação e de Recepção
3.1. Planos de amostragem simples e duplos. Curva característica operacional
3.2. Rectificação de lotes. Qualidade média à saída. Número médio de artigos inspeccionados
3.3. Risco do produtor e do consumidor

Bibliografia Obrigatória

Bento Murteira, Carlos Silva Ribeiro, João Andrade e Silva, Carlso Pimenta; Introdução à Estatística, Escolar editora, 2010
Guimarães, R. C. e Cabral, J. A.; Estatística, McGraw-Hill, 1997 (Lisboa)
Fishman, G. S.; Monte Carlo. Concepts, Algorithms and Applications, Springer, 1996
Ross, S. M.; Simulation, Academic press, (DM 62-443), 1997
Ivette Gomes, Fernanda Figueiredo e Maria Isabel Barão; Controlo Estatístico da Qualidade, Edições SPE, 2010
Vic Barnett; Sample Survey – Principles and Methods, 3rd edition, Hodder and Arnold, 2003

Bibliografia Complementar

Conover,W. J.; Practical nonparametric statistics, John Wiley, 1999 (New York)
Kleijnen, J. e Van Groenendaal, W.; Simulation: A statistical perspective, J. Wiley & Sons, 1992
Ripley, B. D.; Stochastic Simulation John Wiley & Sons, 1987
Bratley, P., Fox, B.L. e Schrage, L.E. ; A Guide to Simulation, Springer-Verlag, 1987
Hjorth, J.S.U. ; Computer Intensive Statistical Methods. Validation, Model Selection and Bootstrap, Chapman & Hall, 1994
Montgomery, D.C.; Introduction to Statistical Quality Control, John Wiley and Sons, 1997
Reis, Elizabeth, Vicente, Paula e Ferrão, Fátima. Sondagens. ; A amostragem como factor decisivo de qualidade. Edições Sílabo, 1998

Observações Bibliográficas

Serão ainda postos à disposição dos alunos os acetatos usados nas aulas, tabelas e formulários.

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teórico-práticas.
Apoio do software R.

Software

R (http://www.r-project.org)

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

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

Obtenção de frequência

Dois métodos de avaliação alternativos:

1. Avaliação distribuída sem exame final: realização de dois testes (20 valores cada), sendo a classificação final determinada pela média aritmética simples das classificações dos 2 testes. A nota mínima de cada teste deverá ser superior ou igual a 8.0 valores, e a média dos testes deverá ser superior ou igual a 9.5 valores para aprovação à disciplina. 

2.Avaliação por exame final: a classificação final corresponde à classificação obtida no exame final.

Fórmula de cálculo da classificação final

Média aritmética simples das notas dos 2 testes.

Teste 1 (em Novembro, em data a combinar) com todos os conteúdos dos Módulos 1 e 2. Este teste tem a cotação máxima de 20 valores.

Teste 2 no dia do exame final (época normal),
com todos os conteúdos dos Módulos 3 e 4.

Cada teste tem a cotação máxima de 20 valores.

Os alunos poderão optar por fazer o exame (época normal) com os conteúdos dos 4 módulos (perdendo a nota do 1º teste).

 

Melhoria de classificação

A melhoria de classificação só pode ser feita efectuando todos os módulos por exame final.