Publicação em Diário da República: Despacho n.º 7795/2021 - 09/08/2021
6 ECTS; 2º Ano, 1º Semestre, 14,0 PL + 56,0 TP , Cód. 911212.
Docente(s)
- João Manuel Mourão Patrício (2)
- Maria Manuela Morgado Fernandes Oliveira (1)(2)
(1) Docente Responsável
(2) Docente que lecciona
Pré-requisitos
Não aplicável
Objetivos
A aquisição de conhecimentos em Estatística, Análise Complexa e Transformadas pretende dotar
os alunos com ferramentas necessárias para a análise de diferentes problemas, nas várias
vertentes da Engenharia Electrotécnica e de Computadores, bem como fomentar o
desenvolvimento de capacidades de análise e de raciocínio que lhes permitam conceber e
implementar soluções para esses problemas, facilitando a tomada de decisões.
Programa
1. Revisões de Probabilidades
1.1. Noções básicas de Probabilidades;
1.2. Variáveis Aleatórias;
1.3. Distribuições Teóricas Discretas e Contínuas: a distribuição Normal;
1.4. Aproximação das distribuições Binomial e de Poisson à Normal;
1.5. A distribuição Exponencial.
2. Distribuições por Amostragem
2.1. Inferência Estatística. Amostragem aleatória;
2.2. Teorema do Limite Central;
2.3. Desigualdade de Chebychev;
2.4. Distribuições amostrais teóricas;
2.5. Distribuição da média amostral numa população normal;
2.6. Distribuição da variância amostral numa população normal;
2.7. Distribuição da proporção amostral.
3. Estimação Paramétrica
3.1. Estimação pontual. Estimadores e Estimativas;
3.2. Propriedades dos estimadores;
3.3. Estimação de Máxima Verosimilhança;
3.4. Estimação por intervalos;
3.5. Intervalos de confiança para a média de uma população normal;
3.6. Intervalo de confiança para o desvio padrão e variância de uma população normal;
3.7. Intervalo de confiança para uma proporção;
3.8. Escolha da dimensão da amostra.
4. Testes de Hipóteses
4.1. Conceitos Básicos;
4.2. Testes de hipóteses para a média de uma população normal;
4.3. Testes de hipóteses para a variância de uma população normal;
4.4. Testes de hipóteses para uma proporção.
5. Introdução à Regressão Linear Simples
5.1. Modelos de regressão;
5.2. Método dos mínimos quadrados em regressão linear simples;
5.3. Análise de variância: Tabela ANOVA;
5.4. Coeficientes de correlação e de determinação;
5.5. Inferências no modelo de regressão linear simples.
6. Números Complexos
6.1. Forma algébrica, trigonométrica e polar;
6.2. Potências e raízes;
6.3. Geometria no plano complexo.
7. Funções Analíticas
7.1. Funções de variável complexa;
7.2. Limites e continuidade;
7.3. Analiticidade;
7.4. Equações de Cauchy-Riemann;
7.5. Funções harmónicas.
8. Funções Elementares
8.1. Funções exponenciais, trigonométricas e hiperbólicas;
8.2. Função logarítmica;
8.3. Potência de complexos e funções trigonométricas inversas;
8.4. Aplicação a sistemas oscilatórios.
9. Integração Complexa
9.1. Contornos;
9.2. Integrais de contorno;
9.3. Teorema integral de Cauchy;
9.4. Integração de funções analíticas.
10. Desenvolvimento em Série de Funções Analíticas
10.1. Série de Taylor;
10.2. Série de potências;
10.3. Série de Laurent;
10.4. Zeros e singularidades.
11. Teoria do Resíduo
11.1. Teorema do Resíduo;
11.2. Aplicação ao cálculo de integrais trigonométricos e impróprios.
12. Equações Diferenciais e Transformadas
12.1. Tipos fundamentais de Equações Diferenciais;
12.2. Séries de Fourier;
12.3. Transformadas de Fourier: definição, propriedades e seu uso na resolução de alguns tipos
de equações diferenciais;
12.4. Transformadas de Laplace: definição, propriedades e seu uso na resolução de alguns tipos
de equações diferenciais
Metodologia de avaliação
Avaliação contínua: realização de duas provas escritas durante o semestre, classificadas de 0 a
10 valores, com a restrição de classificação mínima de 3 valores em ambas. Os conteúdos
programáticos são divididos equitativamente pelas provas a realizar. O aluno é dispensado de
exame, ou seja, é aprovado por avaliação contínua se a soma obtida das classificações das
provas escritas, arredondada às unidades, for igual ou superior a 10 valores.
Avaliação por exame (época normal): prova escrita com toda a matéria lecionada na unidade
curricular (classificada de 0 a 20 valores). O aluno é aprovado à unidade curricular se a
classificação final, arredondada às unidades, for igual ou superior a 10 valores.
Restantes épocas: prova escrita com toda a matéria lecionada (classificada de 0 a 20 valores). O
aluno é aprovado à unidade curricular se a classificação desta prova, arredondada às unidades,
for igual ou superior a 10 valores
Bibliografia
- Morriss, S. (2000). Programmable Logic Controllers. (Vol. 1). US: Prentice-Hall
- Novais, J. (2008). Programação de Autómatos, Método GRAFCET. (Vol. 1). Portugal: Fundação Calouste
- Siemens, S. (2003). Simatic, S7-200 Programmable Controller.. (Vol. 1). Alemanha: Siemens
(1993). Fundamentals of Complex Analysis for Mathematics, Science and Enginnering. New Jersey: Prentice-Hill
(1998). Variável Complexa. Lisboa: McGraw-Hill
(2004). Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística. : Porto Editora
(2007). Estatística. : McGraw-Hill
Método de Ensino
Aulas teóricas e teórico-práticas, em que se expõem e exemplificam as matérias respeitantes a
cada um dos conteúdos programáticos. Aulas práticas laboratoriais, em que se utilizam softwares específicos, e aulas de orientação tutorial.
Software utilizado nas aulas
Folha de Cálculo EXCEL
Aprovado em Conselho Técnico Cientifico: 18 de outubro de 2022
Download da Ficha da Unidade Curricular (FUC)
