Objetivos e Competências

Objetivos Pedagógicos:

Transferir conhecimentos básicos de Estatística, nomeadamente descritivos e de inferência estatística.
Dar a conhecer as principais distribuições probabilísticas e sua aplicabilidade.
Promover a autonomia, transferindo conhecimentos que os ajudem a serem críticos desse mesmo conhecimento.
Fomentar um raciocínio científico e crítico dos resultados, essencial na tomada da decisão.

Resultados Expectáveis:

Compreensão do conceito de probabilidade matemática.
Entender a diferença entre erros aleatórios e sistemáticos.
Descrever variáveis aleatórias e caracterizar as com valor esperado, variância e funções de distribuição.
Conseguir analisar grande quantidade de dados com estatísticas descritivas mais relevantes.
Calcular estimadores para os parâmetros mais importantes (e.g. média, variância).
Ajustar a estratégia de análise estatística ao tipo de dados e suas limitações.
Compreender a importância da estimação dos intervalos da confiança para diferentes parâmetros estatísticos.
Compreender a regressão linear e a validade do modelo.

Metodologias de ensino

A disciplina está estruturada em aulas teórico-práticas (TP). Nas aulas TP será apresentada a teoria com um grande número de exemplos, e posteriormente, os alunos resolvem problemas. Sempre que adequado serão selecionados casos adequados às áreas de engenharia, com o objectivo de consolidar e aplicar os conhecimentos adquiridos.

Conteúdos programáticos

1. Conceitos básicos de estatística: População e amostra; Fases do método de análise estatística; Parâmetros, estatísticas e seus símbolos; Tipos de variável estatística e escalas de medida.
2. Estatística Descritiva; Quadro de distribuição de frequências; Caracterização de amostras; Dados qualitativos; Dados quantitativos; Diferentes tipos de gráficos; Medidas de tendência central, de dispersão e de tendência não central
3. Introdução às distribuições de Probabilidade; Normal e Normal reduzida; Distribuição Amostral; Teorema do Limite Central; Binomial (aproximação à Normal); Poisson.
4. Inferência sobre dados Quantitativos (Métodos paramétricos): Princípios Gerais da Inferência Estatística: Estimação de Parâmetros; Testes de Hipóteses; t-student: para 1 ou 2 amostras independentes; para 2 amostras emparelhadas; Análise da variância a 1-Fator e a 2-Fatores.
5. Inferência sobre dados Qualitativos (Métodos não-paramétricos); Testes para proporções.
6. Regressão linear