Estatística I: Inferência e Métodos Descritivos
Código
75001
Unidade Orgânica
Instituto Superior de Estatística e Gestão de Informação
Créditos
7.5
Professor responsável
Língua de ensino
Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês
Objectivos
Esta unidade curricular visa fornecer conhecimentos teóricos e práticos relativos a metodologias de inferência estatística paramétrica e não paramétrica. Os alunos devem ficar a conhecer os estimadores pontuais e suas propriedades e realizar testes de hipóteses relativamente a vários parâmetros populacionais como valor médio, variância, diferença de valores médios, quociente de variâncias, proporção, diferença entre proporções, coeficiente de correlação e a análise de variância. Além disso, são apresentados alguns testes estatísticos de natureza não paramétrica.
Esta unidade curricular cobre também técnicas de análise estatística multivariada. Os alunos devem ter capacidade, perante um conjunto de dados e um objetivo particular, escolher a metodologia adequada e ter capacidade crítica relativamente aos resultados obtidos.
Devem, ainda, ter o conhecimento das vantagens, limitações e condições de aplicabilidade das várias metodologias estatísticas apresentadas na disciplina.
Pré-requisitos
Não aplicável
Conteúdo
Parte I - Inferência
- Introdução
- Amostragem. Estimação Pontual e por Intervalos
- Inferência por Testes de Hipótese Paramétricos
- Inferência por Testes de Hipótese não Paramétricos
Parte II – Métodos Descritivos
- Introdução
- Análise Fatorial
- Análise de Correspondências
- Análise de Clusters
- Escalonamento Multidimensional
Bibliografia
Conover, W. (1999). Practical Nonparametric Statistics. John Wiley.
Murteira, B.; Silva Ribeiro, C.; Andrade e Silva, J.; Pimenta, C. (2002). Introdução à Estatística. McGraw-Hill.
Sharma, S., (1996) Applied Multivariate Techniques, John Wiley & Sons.
Método de ensino
O Ensino é baseado em sessões teórico-práticas. Os momentos de aprendizagem são os seguintes:
- abordagem de uma questão do mundo real;
- apresentação das ferramentas teóricas e aplicações práticas (com recurso ao software estatístico) que permite a resolução desse problema.
Método de avaliação
A avaliação inclui um trabalho de projeto (60%) e um exame (40%).