Estatística II

Código:

EIG0018

Sigla:

E II

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2015/2016 - 2S

Ativa?	Sim
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	119	Plano de estudos oficial a partir de 2006/07	2	-	6	56	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

O objectivo das unidades curriculares Estatística I e II é o de permitir que os alunos adquiram uma visão integrada de conceitos básicos e de técnicas estatísticas de aplicação frequente. No final das unidades curriculares, os alunos deverão ser capazes de utilizarem os métodos de análise estatística de forma crítica e com autonomia na preparação de decisões. A unidade curricular Estatística II incide no percurso indutivo “amostra-população”.


Resultados de aprendizagem e competências

No final do período lectivo pretende-se que os estudantes sejam capazes de:

1. efetuar análises de variância;
2. desenhar experiências simples;
3. efetuar análises de regressão;
4. efectuar análises de variância multivariadas;
5. realizar análises fatoriais exploratórias;
6. utilizar folhas de cálculo e pacotes estatísticos na resolução dos problemas mencionados.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Conhecimentos básicos de folhas de cálculo e de cálculo matricial.

EIG0015: todos os tópicos.

Programa

• INTRODUÇÃO: Introdução à Estatística Multivariada. Estatísticas e Representações Gráficas Multivariadas.


• ANÁLISE DE VARIÂNCIA (ANOVA): Modelo ANOVA com 1 Fator (Efeitos Fixos e Efeitos Variáveis, Comparações Múltiplas). Modelo ANOVA com 2 Fatores (Efeitos Fixos e Efeitos Variáveis, Interação entre Fatores, Comparações Múltiplas). Extensão a Fatores Adicionais. Pressupostos da ANOVA. ANOVA Não-Paramétrica (Kruskal-Wallis, Friedman).


• DESENHO DE EXPERIÊNCIAS:  Introdução ao Planeamento e Desenho de Experiências.  Randomização e Replicação. Modelo ANOVA com Medidas Repetidas. Planos Fatoriais a Dois Níveis (Completos e Fraccionados).


• REGRESSÃO: Regressão Linear Simples (Estimação de Parâmetros, Inferência sobre Parâmetros, Previsões baseadas no Modelo de Regressão Linear Simples, Coliniearidade). Regressão Linear Múltipla (Estimação de Parâmetros, Inferência sobre Parâmetros, Selecção de Regressores, Previsões baseadas no Modelo de Regressão Linear Múltipla, Regressores Qualitativos, Colineariedade). Pressupostos e Análise de Resíduos. Regressão Não-Linear. Regressão Linear com Transformação de Variáveis.


• ANÁLISE DE VARIÂNCIA MULTIVARIADA (MANOVA): Teoria e Aplicações. Pressupostos. Análise "Follow-up". Interpretação.


• ANÁLISE FATORIAL EXPLORATÓRIA: Fatores e Componentes Principais (Representação Gráfica e Matemática). Análise Fatorial. Análise de Componentes Principais. Análise Fatorial vs Análise de Componentes Principais. Identificação de Fatores e Componentes Principais (Valores Próprios e "Scree Plot"). Rotação de Fatores e Componentes Principais. Interpretação.

Bibliografia Obrigatória

Andy Field; Discovering Statistics using IBM SPSS Statistics, SAGE, 2013. ISBN: 978-1446249178
Rui Campos Guimarães, José A. Sarsfield Cabral; Estatística. ISBN: 978-989-642-108-3
Joseph F. Hair, Jr., ... [et al.]; Multivariate data analysis. ISBN: 978-0-13-515309-3

Bibliografia Complementar

Douglas C. Montgomery, George C. Runger; Applied Statistics and Probability for Engineers, Wiley, 2014. ISBN: 978-1-118-74412-3
S. Christian Albright, Wayne L. Winston; Business Analytics: Data Analysis and Decision Making, College Bookstore, 2011. ISBN: 9781133629603

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, com o apoio de computadores, e com a realização de um trabalho de grupo.

Software

Folha de Cálculo
SPSS

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Estatística

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	70,00
Teste	20,00
Trabalho laboratorial	10,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	66,00
Frequência das aulas	56,00
Trabalho laboratorial	40,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Conforme o disposto nas normas gerais de avaliação da FEUP.

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final (CF) será obtida pela seguinte fórmula:

          CF = 0.30 AD + 0.70 EF

AD - Avaliação Distribuída:

          AD = 1/3 x MT1 + 1/3 x MT2 + 1/3 x TG

MT1 e MT2 - Mini-Testes

TG - Trabalho de Grupo

EF - Exame Final (com consulta) realizado em época de exames

Para aprovação à unidade curricular, para além de uma classificação final não inferior a 10 valores, é requerida a classificação mínima de 7 valores no exame final.

Melhoria de classificação

Os estudantes poderão melhorar as componentes Exame Final (EF) e Mini-Testes (MT1 e MT2).

A componente Trabalhos de Grupo (TG) não é passível de melhoria.