Probabilidade e Estatística

Imagem d@ Sandra Maria Bargão Saraiva Ferreira [Ficheiro Local]
Sandra Maria Bargão Saraiva Ferreira
Código:
16147
Ano:
2
Semestre:
S1
Créditos ECTS:
6
Carga Horária:
TP(60H)
Área Científica:
Matemática
Objectivos de Aprendizagem:
Obter conhecimentos essências de Probabilidade e de Inferência Estatística, indispensáveis à aprendizagem futura de conceitos mais avançados que surjam no percurso de formação académica e/ou profissional. No final da unidade curricular o estudante deve ser capaz de: 1 - identificar problemas de engenharia passiveis de serem resolvidos com metodologias de Probabilidades e Inferência Estatística; 2 - construir modelos probabilísticos adequados aos problemas; 3 - selecionar e aplicar metodologias de Probabilidades e Inferência Estatística na resolução dos problemas; 4 - interpretar de forma crítica e comunicar com rigor os resultados obtidos.
Conteúdos programáticos:
1. Introdução à Teoria das Probabilidades. 2. Variáveis aleatórias. Distribuições de probabilidades. 3. Distribuições teóricas: distribuições discretas e distribuições contínuas. 4. Estimação pontual e intervalar. (a) Estimação pontual. Algumas propriedades dos estimadores. (b) Noção de intervalo de confiança. Intervalos de confiança para médias, variâncias e propor- ções. 5. Testes de hipóteses paramétricos. Testes de hipóteses para médias, proporções e variâncias. 6. Regressão linear simples.
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação:
A aferição de conhecimentos e competências adquiridas pelos alunos durante o ensino-aprendizagem é feita através da realização de duas frequências (classificadas de 0 a 20 valores) com ponderação de 0,5. A classificação final de ensino-aprendizagem (0 a 20 valores) é calculada da seguinte forma: CEA=0,5F_1+0,5F_2. F_1 corresponde à 1ª frequência; F_2 corresponde à 2ª frequência. A dispensa de exame final é concedida quando a classificação final de ensino-aprendizagem for igual ou superior a 9,5 valores. A classificação de "FREQUÊNCIA'" é concedida aos estudantes quando a classificação final de EA for superior ou igual a 6 valores e inferior a 9.5 valores, também aos trabalhadores - estudantes e alunos finalistas. Os alunos que obtiverem uma classificação superior a 17 valores em EA ou Exame, deverão apresentar-se a uma prova suplementar. Se não comparecerem a classificação de 17 valores será assegurada.
Bibliografia principal:
Principal: [1] Afonso, A. e Nunes, C. (2019). Probabilidades e Estatística: Aplicações e Soluções em SPSS, versão revista e aumentada. Universidade de Évora. ISBN 978-972-778-123-2. [2] Ross, S. M. (2024). A First Course in Probability, 10th ed., Global Edition. Pearson. [3] Blitzstein, J. K. e Hwang, J. (2019). Introduction to Probability, 2nd ed. Chapman and Hall/CRC. [4] Casella, G. e Berger, R. L. (2002). Statistical Inference, 2nd ed. Duxbury/Thomson Learning. [5] Montgomery, D. C. e Runger, G. C. (2018). Applied Statistics and Probability for Engineers, 7th ed. Wiley. [6] Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J. e Li, W. (2005). Applied Linear Statistical Models, 5th ed. McGraw-Hill/Irwin. [7] Wasserman, L. (2004). All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Springer. [8] Orloff, J. e French Kamrin, J. (2022). 18.05 Introduction to Probabi- lity and Statistics. MIT OpenCourseWare.
Língua:
Português
Esta informação promove os seguintes Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU:
Garantir o acesso à educação inclusiva, de qualidade e equitativa, e promover oportunidades de aprendizagem ao longo da vida para todos