| 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 |
1. Breve introdução ao software R.
2. Introdução à Teoria da Probabilidade: axiomática e propriedades da probabilidade, condicionamento e independência; variáveis aleatórias reais discretas e contínuas, função de distribuição, função de probabilidade e função densidade de probabilidade, distribuições Binomial, Geométrica, Poisson, Normal, momentos e Teorema Central do Limite.
3. Introdução à Inferência Estatística: estimação pontual; intervalos de confiança; testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos; 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 4 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 |
- Gonçalves, M. E., Nogueira, M. E. e Rosa, A. C. (2020). Probabilidades e estatística para ciências e tecnologia: conceitos e exercícios resolvidos. Edições Almedina. Cota: M-7.0-00029.
- Morais, M. C. (2023). Probabilidades e Estatística. Teoria, Exemplos e Exercícios. Coleção Ensino da Ciência e da Tecnologia. IST Press.
- Montgomery, D. e Runger, G. (2011). Applied statistics and probability for engineers, 5ª Edição, John Wiley & Sons. Cota: MD-14-00531
– Ross, S. (2009). Introduction to probability and statistics for engineers and scientists. Amsterdam Elsevier. Cota: F-1.8-01370 (CD)
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| Língua |
Português
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