| Código |
14900
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| Ano |
2
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| Semestre |
S1
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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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Estágios |
Não aplicável.
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Objectivos de Aprendizagem |
Principais objectivos:
- Obter e aprofundar conhecimentos em Teoria das Probabilidades
- Estimular a capacidade crítica na construção de intervalos de confiança, formulação de hipóteses e na interpretação e previsão de resultados
- Incentivar a aplicação dos métodos e técnicas da Estatística
-Básicas – Demonstra cultura geral relativamente às Probabilidades e Estatística: evolução histórica de alguns conceitos; sentido crítico na argumentação de ideias.
-Científicas – Demonstra conhecimentos básicos de Cálculo Matemático aplicado à Informática; demonstra conhecimentos básicos de Probabilidades e Estatística
-Operacionais – Conhece e domina a linguagem matemática básica utilizada nas Probabilidades e Estatística;
-Transversais – Compreende e demonstra princípios gerais de ética e moral; capacidade de trabalho em equipa; capacidade de manutenção de registos organizados.
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Conteúdos programáticos |
- Breve revisão de Estatística Descritiva;
- Análise Combinatória;
- Teoria das Probabilidades;
- Variáveis aleatórias. Distribuições de Probabilidade;
- Distribuições teóricas;
- Estimação Pontual e Intervalar;
- Testes Paramétricos;
- Testes de Aderência;
- Regressão Linear.
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
A avaliação contínua será feita através da realização de:
. duas provas escritas, a realizar nos dias 7 de novembro e 12 de janeiro (às 18h10);
. cinco mini-testes, a realizar no computador durante as aulas.
Cada prova escrita, com a duração de 2 horas, valerá 8 valores.
Cada mini-teste, com a duração de 15 a 20 minutos, valerá 1 valor.
A classificação final (CF) do processo de ensino-aprendizagem será atribuída de acordo com a fórmula seguinte:
CF = P1 + P2 + MT,
onde P1 e P2 são as notas obtidas nas provas escritas e MT é a soma das 4 melhores notas obtidas nos mini-testes.
Ficam aprovados à disciplina os alunos que obtiverem uma classificação final superior ou igual a 10 valores, após arredondamento às unidades.
São admitidos a exame os alunos que tiverem classificação final mínima de ensino-aprendizagem de 4 valores, após arredondamento às unidades, e pelo menos 50% de presenças nas aulas. Todos os alunos com estatuto de trabalhador estudante estão admitidos a exame.
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Bibliografia principal |
- Bibliografia principal:
- Guimarães, R. e Cabral, J. (1997). Estatística. McGraw-Hill.
- Murteira, B., Ribeiro, C., Andrade e Silva, J. e Pimenta, C. (2002). Introdução à Estatística. McGraw-Hill.
- Pedrosa, A. E Gama, S. (2004). Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística. Fundação Calouste Gulbenkian. Lisboa.
- Pestana, D. Velosa, S. (2002). Introdução à Probabilidade e à Estatística. Fundação Calouste Gulbenkian. Lisboa.
-Bibliografia complementar:
- Mood, A., Graybill, F. and Boes, D. (1985). Introduction to the Theory of Statistics. 3rd edition. International Student Edition.
- Draper, N. R. , Smith, H. (1998), Applied Regression Analysis, John Wiley and Sons, 3ª Edição.
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| Língua |
Português
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