Probabilidades e Estatística
- Detalhes
- Categoria: Disciplina
- Murteira, B, Ribeiro, C.S., Silva,J.A. e Pimenta,C. (2015) Introdução à Estatística. Escolar editora. Pestana,d. e Velosa,H. (2006) Introdução à Probabilidade e Estatística. Fundação Calouste Gulbenkian. Reis, E., Melo, P. , Andrade,R. e Calapez,T. (2007) Estatística Aplicada, vol.1 e 2. Edições Sílabo. Ross,S. (2009) Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, 4th edition. Elsevier Academic Press.
- Engenharia Informática e Aplicações (L) (IPLUSO)
- 6615
- 620
- Probabilidades e Estatística
- IPLUSO6615-620
- 2
- 6
- 0
- 4
- Não
- Português
- Aplicação dos conhecimentos adquiridos ao estudo de problemas reais e utilização de software estatístico adequado.
- Obrigatório
- Conhecer, saber calcular e interpretar as medidas estatísticas mais importantes e identificar as suas propriedades. Saber calcular probabilidades usando as diferentes definições. Saber calcular probabilidade condicionada e aplicar os princípios da multiplicação, da probabilidade total e o teorema de Bayes. Utilizar o conceito de variável aleatória e operar com funções de probabilidade e distribuições. Conhecer as distribuições discretas e contínuas mais importantes e algumas das suas propriedades. Calcular intervalos de confiança e aplicar testes de hipóteses e interpretar os resultados obtidos. Conhecer o modelo de Regressão Linear e estudar o seu ajustamento aos dados.
- Estatística Descritiva: Conceitos básicos, medidas de localização, medidas de dispersão e representação gráfica. Teoria das Probabilidades: Experiência aleatória, Acontecimento, Espaço amostral, Álgebra de acontecimentos. Definição de probabilidade. Axiomática de Kolmogorov. Probabilidade condicionada. Independência. Teoremas da probabilidade total e Bayes. Variáveis aleatórias discretas e contínuas: Funções de probabilidade e distribuição. Parâmetros de variáveis aleatórias. Distribuições discretas: Distribuição Uniforme, Binomia, Binomial negativa e de Poisson. Distribuições contínuas. Distribuição Uniforme, Normal, Exponencial, Qui-Quadrado e t-Student. Inferência estatística. Distribuições por amostragem. Teorema do Limite Central. Estimação: pontual e intervalar. Intervalos de Confiança para a média, variância e proporção. Testes de hipóteses paramétricos. Modelo de regressão linear.
Descrição dos instrumentos de avaliação (individuais e de grupo) ¿ testes, trabalhos práticos, relatórios, projetos... respetivas datas de entrega/apresentação... e ponderação na nota final.
Exemplo:
Descrição
Data limite
Ponderação
1ºteste
40%
2ºteste
40%
2 Trabalhos (10%+10%)
20%
- Semestral
- Fornece um leque alargado de conhecimentos, competências e ferramentas para a análise de dados.
