Código: | EQ0076 | Sigla: | MAEQ |
Áreas Científicas | |
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Classificação | Área Científica |
OFICIAL | Ciências Físicas (Matemática) |
Ativa? | Sim |
Unidade Responsável: | Departamento de Engenharia Química |
Curso/CE Responsável: | Mestrado Integrado em Engenharia Química |
Sigla | Nº de Estudantes | Plano de Estudos | Anos Curriculares | Créditos UCN | Créditos ECTS | Horas de Contacto | Horas Totais |
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MIEQ | 77 | Plano de estudos oficial | 2 | - | 6 | 56 | 162 |
Enquadramento:
A utilização de ferramentas de análise estatística constitui uma inegável vantagem para melhoria de processos e da qualidade de produtos.
Objectivos específicos:
- Aquisição de conhecimentos fundamentais na área da estatística em particular em estatística descritiva e inferencial potenciando o desenvolvimento da literacia e do racíocinio em estatística
- Identificação e formulação de problemas de análise estatística, sua resolução analítica e computacional (recorrendo à utilização da aplicação R®) fomentando o pensamento crítico.
Os estudantes devem ser capazes de:
1. Organização e amostragem de dados. Visualização gráfica e classificação de dados estatísticos. Selecção aleatória (amostragem).
2.Descrição numérica de dados e esperanças. Estimadores de tendência (média, moda, mediana). Estimadores de variação (desvio padrão - variância, dispersão). Percentis e quartis. Como comparar dados aparentemente incomparáveis (‘valores z’).
3. Probabilidades. Princípio fundamental de contagem. Eventos mutuamente exclusivos e independentes. Eventos dependentes - probabilidade condicionada (Fórmula de Bayes). Esperança estatística.
4. Variáveis aleatórias. Função de Distribuição e função de Probabilidades. Distribuições conjuntas. Distribuições Condicionais. Covariância e Correlação.
5. Distribuições de probabilidades discretas: Uniforme, Binomial, Hipergeométrica e de Poisson.
6. Distribuições de probabilidades contínuas: Uniforme. Distribuição Normal. Descrição e aplicações (rejeição de ‘outliers’). Testes de normalidade - aproximação gráfica (escala probit).
7. Distribuições de amostras. Distribuição de médias e Teorema do Limite Central. Distribuição qui-quadrado, t de Student e F de Snedcor.
8. Estimadores e Funções Geradoras de Momentos.
9. Intervalos de confiança e testes de hipóteses.Teste t, F. Médias, Proporções e Variância. Como estimar tamanhos de amostras
10. Análise de regressões e dados experimentais. Regressão linear simples. Erro padrão da estimativa e variância residual. Significancia dos parâmetros da regressão. Problema e significado do coeficiente de correlação.
11. Análise de variância (ANOVA): um e dois factores. Aplicações.
12. Controlo de Qualidade.
TP - Aulas Teórico-Práticas Gerais de 90 + 60 minutos de exposição dos principais conceitos acompanhada de resolução de problemas.
L - Aulas Laboratoriais por turma de 90 minutos em salas com equipamento informático de resolução de exercícios com ou sem a utilização do R + R Commander
Designação | Peso (%) |
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Exame | 75,00 |
Teste | 25,00 |
Total: | 100,00 |
A obtenção de frequência para estudantes regularmente inscritos depende de:
Estão dispensados os estudantes que tenham obtido frequência em anos anteriores. Os estudantes que queiram frequentar sujeitam-se às regras de frequência acima.
A classificação final (CF) é calculada pela seguinte fórmula:
CF = max(0,25 x AD + 0,75 x EF,EF)
A realização dos mini-testes é obrigatória para os estudantes sem frequência anterior. A não realização dum mini-teste na data definida corresponde a uma classificação de zero.
Não é mantida a nota de avaliação distribuída de anos anteriores. A realização dos mini-testes é opcional para estudantes com frequência anterior. Caso pretendam realizá-los, os estudantes deverão informar o docente na primeira semana de aulas, ficando dessa forma vinculados à nova avaliação distribuída.
A prova de melhoria de classificação terá lugar no exame de recurso. A fórmula de cálculo é idêntica à da classificação final enunciada atrás.