Estatística I

Código:

EIG0015

Sigla:

E I

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2008/2009 - 1S

Ativa?	Sim
Página Web:	http://paginas.fe.up.pt/~agomes/ensino/estatistica1
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia e Gestão Industrial
Curso/CE Responsável:	Mestrado Integrado em Engenharia e Gestão Industrial

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MIEIG	66	Plano de estudos de transiçao para 2006/07	2	-	6	56	160
			3
		Plano de estudos oficial a partir de 2006/07	2	-	6	56	160

Língua de trabalho

Português

Objetivos

OBJECTIVOS ESPECÍFICOS
Dotar os estudantes com uma visão integrada da Estatística Descritiva, da Teoria Elementar da Probabilidade, de Variáveis Aleatórias, de Distribuições de Probabilidade, de Amostragem Aleatória e de Estimação por Intervalo.

RESULTADOS ESPERADOS
No final do período lectivo pretende-se que os estudantes sejam capazes de:
Utilizar as ferramentas de estatística descritiva na análise de populações e amostras;
Resolver problemas comuns envolvendo a teoria elementar da probabilidade, variáveis aleatórias, distribuições de probabilidade e amostragem aleatória;
Utilizar o programa “Microsoft Excel” na resolução dos problemas mencionados.

Programa

OBJECTO E MÉTODO DA ESTATÍSTICA. ESTATÍSTICA DESCRITIVA: Caracterização de amostras univariadas e bivariadas constituídas por dados quantitativos ou qualitativos. TEORIA ELEMENTAR DE PROBABILIDADE. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE: Distribuições de variáveis discretas e contínuas. Parâmetros das distribuições. Variáveis transformadas. DISTRIBUIÇÃO CONJUNTA DE PROBABILIDADE DE DUAS VARIÁVEIS ALEATÓRIAS: Distribuições conjunta, marginal e condicional. Variáveis independentes. Covariância e correlação. Distribuição de funções de duas ou mais variáveis aleatórias. CARACTERIZAÇÃO DE ALGUMAS DISTRIBUIÇÕES DISCRETAS UNIVARIADAS: Binomial, hipergeométrica e Poisson. CARACTERIZAÇÃO DE ALGUMAS DISTRIBUIÇÕES CONTÍNUAS UNIVARIADAS: Uniforme, exponencial negativa, normal, Qui-quadrado, t e F. AMOSTRAGEM ALEATÓRIA E DISTRIBUIÇÕES POR AMOSTRAGEM: Distribuição da média amostral. Teorema do limite central. Geração de amostras recorrendo à técnica de Monte Carlo. ESTIMAÇÃO POR INTERVALO: Estimação Pontual, Especificação de intervalos de confiança

Bibliografia Obrigatória

Guimarães, Rui Manuel Campos; Estatística. ISBN: 978-84-481-5589-6

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Os conceitos e as técnicas são introduzidos recorrendo sistematicamente a exemplos, pretendendo-se, deste modo, que os alunos os apreendam através do contacto com problemas concretos. O processo de aprendizagem é complementado com sessões de resolução de problemas, algumas delas com o apoio de computadores.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Peso (%)	Data Conclusão
Aulas da disciplina (estimativa)	Participação presencial	72,00
	Total:	-	0,00

Componentes de Ocupação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Data Conclusão
Estudo	Estudo autónomo	90	2009-01-07
	Total:	90,00

Obtenção de frequência

Presença em, pelo menos, 75% das aulas práticas.

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final será obtida calculando uma média pesada das classificações obtidas nas frequências. Os pesos associados às sucessivas frequências serão de 0.10, 0.20, 0.30 e 0.40, respectivamente

Provas e trabalhos especiais

Nenhum.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Participação nos testes que integram a avaliação distribuída da disciplina.

Melhoria de classificação

A melhoria de classificação de um qualquer aluno só poderá ser obtida através da sua participação, no ano seguinte àquele em que obteve aprovação, em parte ou na totalidade dos testes que integrarem a avaliação distribuída da disciplina.