Publicação em Diário da República: Despacho nº 14312/2015 - 02/12/2015
4 ECTS; 1º Ano, 2º Semestre, 30,0 PL + 30,0 TP + 3,0 OT , Cód. 912312.
Docente(s)
- Maria Isabel Vaz Pitacas (1)(2)
(1) Docente Responsável
(2) Docente que lecciona
Pré-requisitos
Conteúdos programáticos das disciplinas de Matemática do ensino secundário, de Álgebra Linear, de Análise Matemática I e de Análise Matemática II.
Objetivos
Desenvolver as competências dos alunos: quer nas principais técnicas e metodologias da Estatística e da Inferência Estatística quer em Métodos Numéricos essenciais para a resolução de problemas da Engenharia.
1) Nos Métodos Estatísticos o objetivo é proporcionar aos alunos os fundamentos básicos i) sobre algumas técnicas de estatística descritiva na análise de um conjunto de dados e interpretar os resultados; ii) os conceitos de probabilidades; iii) para identificar os modelos teóricos estudados em situações reais; iii) sobre as técnicas de inferência estatística como ferramenta de suporte à tomada de decisão e interpretar os resultados obtidos.
2) No que diz respeito aos Métodos Numéricos, o objetivo é fornecer conhecimentos indispensáveis sobre alguns métodos e técnicas numéricas existentes, i.e., produzir respostas numéricas a problemas matemáticos concretos que ocorrem na Engenharia e que nem sempre se resolvem de forma direta (analítica). Dotar os alunos da capacidade de aplicar criteriosamente esses métodos para a resolução de problemas de Engenharia. Pretende-se também desenvolver a capacidade de selecionar os métodos que melhor se adaptem à resolução de vários problemas estudando a sua eficiência, aplicabilidade e estabilidade, assim como introduzir a discussão dos resultados numéricos obtidos.
3) Ao obter aprovação a esta unidade curricular o aluno deve ter obtido ferramentas para conceber e implementar soluções para diferentes problemas sobre condições de incerteza, assim, como ferramentas de cálculo facilitadoras do prosseguimento de estudos nas suas áreas específicas. Deve também saber analisar, avaliar, interpretar e defender com sentido crítico os resultados obtidos tendo sempre presente o desenvolvimento do raciocínio matemático.
Programa
1. Análise Exploratória de Dados
1.1. Noções gerais e Exemplos de aplicação da Estatística.
1.2. Termos e conceitos estatísticos fundamentais.
1.3. Distribuições de Frequências e Representação Gráfica de Dados Univariados.
1.4. Características Amostrais.
1.5. Outras Representações Gráficas.
2. Introdução às Probabilidades
2.1. Experiências aleatórias. Espaço de resultados. Acontecimentos.
2.2. Probabilidades de um acontecimento. Propriedades.
2.3. Probabilidade condicional.
2.4. Acontecimentos independentes e acontecimentos mutuamente exclusivos.
2.5. Teorema da multiplicação. Teorema das Probabilidades Totais. Teorema de Bayes.
3. Variáveis Aleatórias
3.1. Variáveis aleatórias discretas e contínuas.
3.2. Função de distribuição. Propriedades.
3.3. Função massa de probabilidade e função densidade de probabilidade.
3.4. Parâmetros de uma Distribuição. Propriedades.
4. Distribuições Teóricas
4.1. Distribuições de Probabilidade Discretas e Distribuições de Probabilidade Contínuas.
4.2. Lei Fraca dos Grandes Números e Teorema do Limite Central.
5. Introdução à Estimação
5.1. Noções preliminares sobre estimação. Estimadores e estimativas.
5.2. Estimação pontual. Alguns estimadores pontuais.
5.3. Estimação por intervalos.
6. Análise Bivariada de Dados
6.1. Noções gerais
6.2. Medidas de Associação
6.3. Diagrama de dispersão
6.4. Análise de Associação Linear
6.5. Regressão Linear
6.6. Hipóteses do modelo
6.7. Estimação dos parâmetros do modelo
6.8. Previsão com a reta de regressão
6.9. Qualidade do ajustamento
7. Equações e Sistemas de Equações Não Lineares
7.1. Localização de raízes.
7.2. Métodos Iterativos.
7.3. Método de Newton para sistemas de equações não lineares.
8. Interpolação Polinomial
8.1. Teoria da Interpolação Polinomial.
8.2. Polinómios Interpoladores e Erros de Interpolação.
8.3. Interpolação Inversa.
9. Integração Numérica
9.1. Fórmulas de Newton-Cotes.
Metodologia de avaliação
i) Avaliação por Frequência
No decorrer do semestre, o aluno deverá realizar:
3 provas escritas ambas classificadas de 0 a 20 valores (PE1, PE2 e PE3) e cuja classificação final é
Classificação final = 0.35PE1+0.35PE2+0.30PE3
O aluno é dispensado de exame se obtiver pelo menos 2 valor em pelo menos duas das provas escritas e a classificação final for igual ou superior a 9.5 valores.
ii)Avaliação por Exame
Realização de um exame.
O exame consiste numa prova escrita, classificada de 0 a 20 valores.
O aluno é aprovado à disciplina se a classificação final do exame for igual ou superior a 9.5valores.
Bibliografia
- Maroco, J. (2018). Análise Estatística com o SPSS Statistics. Lisboa: ReportNumber
- Pestana, D. e Velosa, S. (2010). Introdução à Probabilidade e à Estatística. Lisboa: Fundação Calouste Gulbenkian
- Pina, H. (2010). Métodos Numéricos. Lisboa: Escolar Editora
- Santos, F. (2002). Fundamentos de Análise Numérica. Lisboa: Sílabo
Método de Ensino
Aulas-TP expositivas onde se descrevem conceitos fundamentais e se faz a consolidação dos conhecimentos através da apresentação de exemplos. Nas aulas-PL a docente orienta a exploração de conhecimentos com exercícios propostos. Utiliza-se calculadora
Software utilizado nas aulas
Pontualmente recorre-se à folha de cálculo Excel e ao package estatístico IBM SPSS para a resolução de alguns exercícios.
Aprovado em Conselho Técnico Cientifico: Reunião nº 182, de 15 de março
Download da Ficha da Unidade Curricular (FUC)
