Planeamento Experimental e Análise de Dados

Código:

CMRM112

Sigla:

CMRM112

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Ciências do Mar

Ocorrência: 2009/2010 - 1S

Ativa?	Sim
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Ciências do Mar - Recursos Marinhos

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MCMRM	20	Espec. em Biologia e Ecologia Marinhas 2008	1	-	2,5	25	67,5
		Espec. em Aquacultura e Pescas 2008	1	-	2,5	25	67,5

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Estabelecer métodos objectivos para a apresentação e análise dos resultados. Ganhar conhecimento nos princípios da estatística e os procedimentos prévios para o início da recolha de dados e o método de análise a empregar.

Programa

Introdução à Estatística e Probabilidades
Independência e probabilidade condicional. Teorema de Bayes. Variáveis aleatórias. Funções de densidade e massa de probabilidade. Valor esperado, variância e covariância. Distribuições de probabilidade: binomial, poisson, normal, qui-quadrado, exponencial, Student´s t e Snedecor´s F. Exercícios.

Inferência estatística: População, Amostra e Amostragem
Introdução à estimação pontual, estimação por intervalo e testes de hipóteses. Métodos de estimação de máxima verosimilhança e de mínimos quadrados. Distribuição na amostragem de estimadores e suas propriedades. Tipos de erro e função potência, p-values. Exercícios.

Desenho amostral
Amostragem para populações finitas. Amostragem aleatória simples e amostragem aleatória estratificada. Determinação do tamanho óptimo da amostra. Propriedades de estimadores incluindo ratios e diferenças. Referência a amostragem por conglomerados, sistemática e multi-etápica. Exercícios.

Testes aplicados a uma e duas amostras
Noção de amostras independentes e emparelhadas. Testes de independência, homogeneidade e de diferença de médias. Exercícios.

Análise de variância
Definição de efeitos fixos, aleatórios, aditivos e multiplicativos. Modelos para ANOVA de efeitos fixos com um e dois factores. Pressupostos do modelo, partição da variância e teste F. Transformação de variáveis. Comparações múltiplas e estimação de contrastes. Exercícios.

Análise de regressão
Regressão linear simples: abordagem matricial, estimação e inferência, predição, analise de resíduos, detecção de outliers, uso de transformações. Regressão linear múltipla: diagnósticos de influência, correlação parcial, selecção de variáveis incluindo procedimentos step-wise. Regressão não-linear: introdução e estimação dos parâmetros do modelo pelo método de Newton-Raphson.

Bibliografia Obrigatória

Zar, J.H.; Biostatistical Analysis, 3rd.edition. , Prentice Hall International, Inc., 662 pp., 1996
Cochran, W.G. ; Sampling Techniques, 3rd.edition, John Wiley & Sons, New York, 428 pp., 1977
Conover, W.J.; Practical Nonparametric Statistics, 2nd.edition. , John Wiley & Sons, New York, 493 pp., 1980
Lindman, H.R.; Analysis of Variance in Experimental Design, Springer-Verlag, New York, 529 pp., 1992
Rawlings, J.O.; Apllied Regression Analysis: a research tool, The Wadsworth & Brooks, Pacific Grove, California., 1988
Cohen, J.; Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, 2nd.edition. , Lawrence Erlbaum Associates, Inc., Publishers Hillsdale, N.J., 567 pp., 1988

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Cursos teóricos e trabalho prático em análise estatística.

Software

R: www.r-project.org (instalar a versão R-2.7.0 para Windows a partir do site www.stats.bris.ac.uk/R/)

Tipo de avaliação

Avaliação por exame final