ISMAT 620

Probabilidades e Estatística

• ApresentaçãoPresentation

  A unidade curricular de Probabilidades e Estatística integra a área científica da Estatística e fornece os fundamentos probabilísticos e inferenciais necessários à análise de dados. Desenvolve competências para modelar fenómenos aleatórios, realizar inferência estatística e apoiar a tomada de decisão baseada em dados, constituindo uma unidade curricular fundamental para a formação em Ciência de Dados.    
• ProgramaProgramme

  CP1: Probabilidades  Experiências aleatórias, espaço de resultados e acontecimentos Definições de probabilidades e axiomática de Kolmogorov Teorema de Bayes CP2: Variáveis Aleatórias e Distribuições Discretas Variáveis aleatórias discretas e suas características Distribuições Uniforme Discreta, Binomial, Poisson, Geométrica e Hipergeométrica CP3: Variáveis Aleatórias e Distribuições Contínuas Variáveis aleatórias contínuas e suas características Distribuições Uniforme Contínua, Normal e Exponencial CP4: Distribuições conjuntas de probabilidade e complementos Distribuições conjuntas, marginais e condicionais Covariância e correlação Teorema do Limite Central CP5: Estimação Introdução à Estatística Inferencial Estimação pontual e por intervalos CP6: Testes de hipóteses Testes de hipótese paramétricos Testes de hipóteses não paramétricos Normalidade e homocedasticidade CP7: Regressão linear simples CP8: Análise de Dados com recurso ao Software R  
• ObjectivosObjectives

  No final desta unidade curricular, os alunos devem ser capazes de: OA1: Distinguir conceitos e resolver problemas envolvendo probabilidades;  OA2: Caracterizar variáveis aleatórias e utilizá-las na resolução de problemas; OA3: Construir intervalos de confiança; OA4: Realizar testes de hipóteses paramétricos e verificar os seus pressupostos; OA5: Realizar testes de hipóteses não paramétricos; OA6: Ajustar, interpretar e utilizar para fins preditivos modelos de regressão linear simples; OA7: Utilizar o software R para a análise estatística de dados.  
• BibliografiaBibliography

  Maindonald, J. & Braun, W. J. (2010). Data analysis and graphics using R: an example-based approach. (3rd ed.). United Kingdom: Cambridge University Press. Murteira, B. & Antunes, M. (2012). Probabilidades e Estatística. (Vol. 1). Lisboa: Escolar Editora.  
• MetodologiaMethodology

  A metodologia de ensino inclui o método expositivo (ME1) para apresentar os conteúdos necessários, o demonstrativo (ME2) para ilustrar a sua aplicação a casos práticos e o ativo (ME3) para resolução de exercícios em sala de aula, com e sem recurso ao computador. Sempre que adequado, são utilizados softwares de análise estatística para explorar conceitos, interpretar resultados e apoiar a resolução de problemas com dados reais.  
• LínguaLanguage

  Português
• TipoType

  Semestral
• ECTS

  8
• NaturezaNature

  Obrigatório
• EstágioInternship

  Não