ISLA Santarém 979

Estatística I

• ApresentaçãoPresentation

  A unidade curricular introduz os princípios fundamentais de probabilidades e análise de dados, desenvolvendo competências para descrever, interpretar e modelar informação quantitativa e apoiar decisões baseadas em evidência, com aplicações em engenharia da segurança do trabalho e noutras áreas científicas e tecnológicas.
• ProgramaProgramme

  1. Estatística descritiva 1.1. Conceitos básicos: população, indivíduo, atributo, modalidades e amostra 1.2. Escalas de medida de dados estatísticos 1.3. Frequências absolutas e relativas 1.4. Frequências acumuladas 1.5. Medidas de localização 1.6. Medidas de dispersão: variância e desvio padrão 1.7. Medidas de assimetria e curtose 2. Teoria de probabilidades 2.1. Conceitos básicos 2.2. Axiomas de probabilidades 2.3. Probabilidades condicionadas 2.4. Acontecimentos independentes 2.5. Regras multiplicativas e aditivas 3. Variáveis Aleatórias 3.1. Variáveis aleatórias discretas: função de probabilidade, função de distribuição 3.2. Variáveis aleatórias absolutamente contínuas: função densidade de probabilidade, função de distribuição 3.3. Parâmetros de variáveis aleatórias: Esperança matemática, variância e desvio padrão 3.5. Variáveis aleatórias independentes 4. Distribuições de probabilidade 4.1. Distribuições discretas 4.2. Distribuições contínuas
• ObjectivosObjectives

  Objetivos: O1. Apresentar os principais conceitos de estatística descritiva, probabilidades e de funções estatísticas; O2. Dar a conhecer métodos de cálculo de probabilidades e a sua aplicação prática na tomada de decisão; O3. Resumir e interpretar dados univariados e bivariados usando software de análise estatística; O4. Ler e interpretar corretamente documentos que façam uso da linguagem probabilística e estatística básica; O5. Formular problemas práticos e expressar situações práticas usando a linguagem da teoria de probabilidades e da estatística. No final da UC os estudantes deverão estar aptos a: C1. Analisar dados aplicando metodologias de estatística descritiva usando software de análise estatística; C2. Expressar situações de incerteza relevantes para a tomada de decisão usando a linguagem probabilística e estatística; C3. Utilizar software de análise estatística, como o SPSS e o R Commander, e interpretar os outputs resultantes da aplicação de métodos de estatística descritiva.
• BibliografiaBibliography

  Marôco, João (2021). Análise Estatística com SPSS, ReportNumber. Schiefer, H., & Schiefer, F. (2021). Statistics for Engineers: An Introduction with Examples from Practice. Springer Nature. Devore, J. L., Berk, K. N., & Carlton, M. A. (2021). Modern mathematical statistics with applications. 3rd edition. New York: Springer. Rhinehart, R. R., & Bethea, R. M. (2022). Applied Engineering Statistics. CRC Press. Gupta, B. C., Guttman, I., & Jayalath, K. P. (2020). Statistics and probability with applications for engineers and scientists. Wiley.  
• MetodologiaMethodology

  A metodologia a utilizar nas aulas resultará de um equilíbrio entre os fundamentos teóricos e a prática dos mesmos. As aulas abordarão os diferentes temas para, posteriormente, mostrar a sua aplicação prática, com uma série de exercícios dentro e fora da sala de aula induzindo a participação ativa e autónoma dos estudantes.  Para o efeito prevê-se a utilização do método expositivo para introduzir os conceitos e estruturar o raciocínio e do método interrogativo para a avaliação da aprendizagem, na vertente teórica de cada capítulo. Na vertente prática, prevê-se a utilização do método demonstrativo para a exemplificação prática dos conteúdos e ainda de métodos ativos, participativos e autónomos para fazer a interligação com a experiência de cada um. Síntese: Metodologia Expositiva e Interrogativa – ensino participativo, recorrendo sempre que necessário a estratégias de Motivação e a Metodologias Pedagógicas Ativas como Aula Invertida, Gamificação e Aprendizagem Baseada em Problemas/Projetos
• LínguaLanguage

  Português
• TipoType

  Semestral
• ECTS

  6
• NaturezaNature

  Obrigatório
• EstágioInternship

  Não
• AvaliaçãoEvaluation

  Avaliação Curricular (*): O estudante realiza 2 fichas de exercícios em grupo e dois testes individuais. O estudante aprova se a classificação final for superior ou igual a 9.5 valores. A classificação final é calculada pela fórmula Classificação Final = 0.2*F1+0.3*T1+0.2*F2+0.3*T2, onde F1, F2, T1 e T2 denotam, respetivamente, as notas nas fichas de exercícios e nos testes individuais. 
  Avaliação Final: O estudante realiza o exame completo e aprova se obtiver classificação superior ou igual a 9.5 valores.
  Época de Recurso e Época Especial: O estudante realiza o exame completo e aprova se obtiver classificação superior ou igual a 9.5 valores.