Publicação em Diário da República: Despacho nº 3393/2016 - 04/03/2016
5 ECTS; 1º Ano, 2º Semestre, 60,0 TP , Cód. 9152310.
Docente(s)
- Cristina Maria Mendes Andrade (1)(2)
(1) Docente Responsável
(2) Docente que lecciona
Pré-requisitos
Não aplicável
Objetivos
Consideram-se fundamentais nesta UC os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável (ODS),ODS4, ODS5 e ODS8 num cenário de erradicação da pobreza, da proteção do ambiente e da promoção da prosperidade e do bem-estar de todos até 2030. Estes serão integrados em:
1. Conhecer e utilizar os principais conceitos de:
1.1. Estatística descritiva
1.2. Probabilidades
1.3. Variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade
1.4. Estimação e testes de hipóteses
2. Proceder à análise de dados, interpretar os resultados e realizar o processo de tomada de decisão
Programa
1. ESTATÍSTICA DESCRITIVA
1.1. Conceitos básicos.
1.1.1. População e amostra.
1.1.2. Fases do método estatístico.
1.2. Tipo de dados.
1.3. Distribuição de frequências e representação gráfica de dados.
1.4. Medidas de estatística descritiva.
1.4.1. Medidas de localização: tendência central e de ordem (Quantis). Identificação e classificação de ?outliers?. Diagrama de extremos e quartis.
1.4.2. Medidas de dispersão.
1.4.3. Medidas de assimetria.
1.4.4. Medidas de achatamento ou curtose.
2. INTRODUÇÃO À TEORIA DAS PROBABILIDADES
2.1. Algumas notas sobre análise combinatória.
2.2. Conceitos básicos.
2.2.1. Experiência aleatória.
2.2.2. Espaço de resultados.
2.2.3. Acontecimentos.
2.3. Álgebra dos acontecimentos.
2.3.1. Acontecimento complementar.
2.3.2. União de acontecimentos.
2.3.3. Intersecção de acontecimentos.
2.3.4. Diferença de acontecimentos.
2.3.5. Propriedades das operações entre conjuntos
2.4. Leis de probabilidade.
2.4.1. Definição clássica (ou de Laplace) de probabilidade.
2.4.2. Definição frequêncista ou empírica.
2.4.3. Axiomatização da teoria das probabilidades
2.5. Probabilidade condicionada.
2.6. Acontecimentos independentes.
2.7. Teorema da probabilidade total e Teorema de Bayes.
3. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISTRIBUIÇÕES TEÓRICAS DE PROBABILIDADE
3.1. Definição de variável aleatória.
3.2. Variáveis aleatórias discretas. Função de probabilidade. Função de distribuição. Valor esperado, variância e algumas das suas propriedades. Moda e quantis.
3.3. Variáveis aleatórias contínuas. Função de densidade de probabilidade. Função de distribuição. Valor esperado, variância e algumas das suas propriedades. Moda e quantis
3.4. Algumas distribuições discretas de probabilidade.
3.4.1. Distribuição Binomial.
3.4.2. Distribuição de Poisson.
3.4.3. Aproximação da distribuição Binomial à distribuição de Poisson.
3.4.4. Referência a outras distribuições discretas: distribuição geométrica e distribuição hipergeométrica.
3.5. Algumas distribuições contínuas de probabilidade.
3.5.1. Distribuição Normal (ou de Gauss). Definição, propriedades, uso da tabela da distribuição normal N(0,1) e aplicações.
3.5.2. Teorema do Limite Central. Aproximação da distribuição Binomial à distribuição Normal e aproximação da distribuição de Poisson à distribuição Normal.
3.5.3. Referência a outras distribuições contínuas: distribuição Qui-quadrado, distribuição t-Student e distribuição F-Snedcor.
4. ESTIMAÇÃO ESTATÍSTICA
4.1. Conceitos básicos: população e parâmetro; amostra e estatística.
4.2. Estimação pontual de parâmetros populacionais.
4.3. Estimação intervalar de parâmetros populacionais.
5. TESTES DE HIPÓTESES PARAMÉTRICOS
5.1. Conceitos básicos: hipótese nula e hipótese alternativa, tipos de testes de hipóteses (unilaterais e bilaterais), tipologia dos erros, estatística de teste e região crítica.
5.2. Valor de prova (p-value) de um teste de hipóteses. Realização de testes de hipóteses usando o p-value.
5.3. Testes de hipóteses paramétricos mais comuns.
6. REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
6.1. Diagrama de dispersão. Método dos mínimos quadrados.
6.2. Coeficiente de correlação linear de Pearson e coeficiente de determinação.
Metodologia de avaliação
Avaliação contínua: T1 (0-5 val.) + T2 (0-10 val.) + T3 (0-5 val.) obrigatórios e sem consulta. Os alunos
dispensam de exame se, cumulativamente, obtiverem nota igual ou superior a 10 valores
(arredondamento às unidades).
Avaliação por exame: uma prova escrita. Os alunos são aprovados à unidade curricular se a
classificação desta prova, arredondada às unidades, for superior ou igual a 10 valores. Em qualquer das épocas, os alunos podem ser chamados para efectuar um exame oral de chamada única e obrigatória para esclarecimentos sobre a avaliação realizada.
Bibliografia
- Pedrosa, A. e Gama, S. (2016). Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística, com Excel. Lisboa: Porto Editora
- Robalo, A. (1998). Estatística - Exercícios, Vol I (Probabilidades. Variáveis aleatórias). Lisboa: Edições Sílabo
- Robalo, A. (2004). Estatística - Exercícios, Vol II (Distribuições. Inferência Estatística) . Lisboa: Edições Sílabo
- Siegel, A. (1996). Statistics and Data Analysis: An Introduction. New York: John Wiley & Sons
Método de Ensino
Aulas teórico-práticas em que se expõem e exemplificam as matérias respeitantes a cada um dos conteúdos programáticos, incentivando-se a participação ativa por parte dos alunos. É dada especial ênfase à análise de dados de natureza económica.
Software utilizado nas aulas
Excel
Aprovado em Conselho Técnico Cientifico: 18 de março de 2021
Download da Ficha da Unidade Curricular (FUC)
