Estatística I

Código

24085

Unidade Orgânica

Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação

Créditos

6.0

Professor responsável

Ana Cristina Marinho da Costa

Horas semanais

45.0

Língua de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Objectivos

Esta Unidade Curricular permite adquirir competências relativas às principais técnicas de apresentação, sintetização e exploração de dados e, ainda, competências relativas a um conjunto de conceitos e métodos da teoria das probabilidades, com especial ênfase nos tópicos necessários para compreender os métodos de inferência estatística, apresentados noutras unidades. O objectivo é o domínio de noções fundamentais da estatística descritiva e da teoria das probabilidades, incluindo as técnicas de organização e apresentação da informação, os conceitos de medida descritiva, probabilidade condicionada, independência, variável aleatória e função de distribuição, momentos e função geradora de momentos, distribuições de probabilidade de vectores aleatórios e, ainda, as distribuições de probabilidade mais importantes e suas aplicações.
 

Pré-requisitos

Para que os objectivos propostos possam ser alcançados com sucesso, os alunos devem possuir conhecimentos de Matemática I.
 

Conteúdo

A unidade curricular está organizada em sete Unidades de Aprendizagem (UA):
UA0. Estatística descritiva

• Introdução
• Organização da informação
• Distribuições de frequências
• Medidas descritivas

UA1. Introdução à Teoria das Probabilidades

• História
• Métodos de contagem
• Definições de probabilidade

UA2. Axiomática das probabilidades

• Medida de probabilidade
• Probabilidade condicional e independência
• Teorema de Bayes

UA3. Variáveis aleatórias e funções de distribuição

• Conceito de variável aleatória
• Função de distribuição
• Variáveis aleatórias discretas
• Variáveis aleatórias contínuas

UA4. Esperança matemática e momentos

• Esperança matemática
• Variância
• Momentos de uma variável aleatória
• Função geradora de momentos

UA5. Distribuições univariadas específicas

• Uniforme discreta e contínua
• Bernoulli
• Binomial
• Hipergeométrica
• Binomial Negativa
• Geométrica
• Poisson
• Exponencial
• Normal
• Chi-quadrado
• t-Student
• F de Fisher-Snedecor

UA6. Distribuições conjuntas

• Vectores aleatórios
• Distribuições de probabilidade de pares aleatórios discretos
• Distribuições de probabilidade de pares aleatórios contínuos
• Distribuição Normal bivariada

 

Bibliografia

Pedrosa, A. C. e Gama, S. M. A. (2004). Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística. Porto Editora, 2004.
Afonso, A. e Nunes, C. (2011). Probabilidades e Estatística. Aplicações e Soluções em SPSS. Escolar Editora, Lisboa.
Mood, A. M., Graybill, F. A. e Boes, D. C. (1974). Introduction to the Theory of Statistics. 3rd Edition, McGraw Hill.
Murteira, B., Ribeiro, C. S., Silva, J. A. e Pimenta, C. (2002). Introdução à Estatística. McGraw Hill.
Murteira, B., Ribeiro, C. S., Silva, J. A. e Pimenta, C. (2002). Introdução à Estatística. McGraw Hill.

Método de ensino

A disciplina baseia-se principalmente em aulas teórico-práticas, havendo também um conjunto de aulas tutoriais. A parte prática está orientada para a resolução de problemas e exercícios. É igualmente proposto um caderno de exercícios que deverão ser resolvidos com trabalho individual nas aulas tutoriais e fora das aulas.
 

Método de avaliação

1ª época: três testes com a ponderação de 25%, 25% e 50%, respectivamente.
2ª época: exame final (100%).
 

Cursos

• Licenciatura em Gestão de Informação