| Código |
14002
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| Ano |
2
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| Semestre |
S2
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
TP(60H)
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| Área Científica |
Matemática
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Tipo de ensino |
Presencial
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Objectivos de Aprendizagem |
Pretende-se desenvolver no aluno uma compreensão intuitiva da estatística e do raciocínio estatístico, que lhe permita, perante um problema desconhecido, saber qual ou quais os métodos estatísticos e as ferramentas a aplicar. Pretende-se também que o aluno adquira prática na análise de dados com utilização de programas estatísticos. O estudante deverá ficar capacitado para estruturar uma base de dados para análise estatística; usar métodos e técnicas de estatística descritiva para caracterizar o conjunto de dados; especificar, estimar e interpretar o modelo de regressão linear simples, de regressão linear múltipla e modelo polinomial, bem como testar os pressupostos do modelo e proceder à análise de diagnóstico; especificar, estimar e interpretar modelo de análise de variância com um ou mais fatores. De um modo geral, o aluno deverá ser capaz de participar na realização de estudos estatísticos que envolvam tratamento estatísticos dos dados e interpretação dos resultados.
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Conteúdos programáticos |
1) Conceitos Introdutórios
a) Elementos fundamentais da estatística
b) Descrição de dados qualitativos
c) Descrição de dados quantitativos
i) Métodos gráficos
ii) Redução de Dados: medidas de localização e dispersão
iii) Representação de Dados Bivariados
2) Regressão e Correlação Simples
a) Introdução ao conceito de regressão e covariância
b) Método dos mínimos quadrados
c) Regressão linear
d) Coeficiente de correlação, variância residual e coeficiente de determinação
3) Regressão e Correlação Múltipla
a) Modelo linear
b) Modelo polinomial (com termos aditivos lineares nos parâmetros e polinomiais nas variáveis)
4) Análise da Variância
a) Anova com um fator
b) Anova com dois fatores, sem e com interação
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
A Classificação Ensino–Aprendizagem (CEA) será obtida através da realização presencial de um teste de avaliação sumativa individual.
São admitidos a exame estudantes com CEA >= 6; São aprovados estudantes com CEA >= 10.
Estudantes com estatuto especial (trabalhador, desportista, etc.) e estudantes Erasmus (outgoing) são admitidos a exame sem CEA.
Aos estudantes Erasmus (outgoing) e estudantes-trabalhadores não se aplica a obrigatoriedade do critério de taxa de assiduidade => ---.
De forma inovadora, o Kahoot é usado para aferição formativa.
Os critérios foram aprovados pelos estudantes.
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Bibliografia principal |
Murteira, B., Ribeiro, C., Silva, J. e Pimenta, C. (2015), Introdução à Estatística – 3ª edição. Escolar Editora.
Maroco, João (2018). Análise Estatística com a utilização do SPSS, 7ª edição, Ed. Report Number.
Guimarães, R. C. e Sarsfield Cabral, J. A. (2010), Estatística – 2ª edição. Editora Verlag Dashofer.
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| Língua |
Português
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