ISLA Santarém 194

Estatística

• ApresentaçãoPresentation

  A unidade curricular fornece conhecimentos para analisar dados com estatística descritiva e para compreender a teoria das probabilidades e a linguagem da estatística, capacitando os estudantes a ler, interpretar e formular problemas com linguagem estatística e probabilística e a utilizar o SPSS para aplicar métodos de estatística descritiva e interpretar os respetivos resultados.
• 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

  O1. Dotar os estudantes dos conhecimentos que lhes permitam analisar dados aplicando as metodologias da estatística descritiva. O2. Apresentar os conceitos fundamentais sobre a teoria das probabilidades. O3. Dotar os estudantes de conhecimentos sobre a linguagem das probabilidades e da estatística. Competências: C1. Ler e interpretar corretamente documentos que façam uso da linguagem estatística básica. C2. Formular problemas práticos e expressar situações práticas usando a linguagem da teoria das probabilidades e da estatística. C3. Ler e interpretar corretamente documentos que façam uso da linguagem probabilística e estatística. C4. Formular problemas práticos e expressar situações práticas usando a linguagem da teoria das probabilidades e da estatística. C5. Utilizar o software SPSS 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

  As aulas abordarão os conceitos dos 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. No que respeita à 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.  Em síntese: (1) Metodologia Expositiva e Interrogativa – ensino participativo, recorrendo sempre que necessário a estratégias de Motivação e a (2) 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.