Estatística

Código:

L.EGI014

Sigla:

EST

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Estatística e Investigação Operacional

Ocorrência: 2023/2024 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia e Gestão Industrial
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Engenharia e Gestão Industrial

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L.EGI	122	Plano Oficial do ano letivo	2	-	6	52	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Permitir que os estudantes desenvolvam conhecimentos básicos de Estatística Descritiva, Teoria da Probabilidade, Distribuições de Probabilidade, Amostragem Aleatória e Distribuições por Amostragem, Estimação Pontual, Estimação por Intervalo e Inferência Estatística.

No final da unidade curricular, os estudantes deverão ser capazes de utilizarem os métodos e técnicas de análise estatística de forma crítica e com autonomia na preparação de decisões.

No final do ciclo de estudos espera-se que os estudantes detenham uma visão global dos conceitos, problemas e ferramentas disponíveis por forma a poderem aplicar as técnicas de Estatística no âmbito da Gestão Industrial.

Resultados de aprendizagem e competências

No final do período lectivo pretende-se que os estudantes sejam capazes de:

• Apreender de uma forma estruturada os conceitos que são objecto da disciplina;
• Utilizar as ferramentas de estatística descritiva na análise de dados amostrais ou populacionais;
• Resolver problemas comuns envolvendo teoria elementar da probabilidade, variáveis aleatórias, distribuições de probabilidade, estimação pontual e por intervalo e teste de hipóteses (paramétricos e não-paramétricos);
• Utilizar folhas de cálculo na resolução dos problemas mencionados.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Conhecimentos básicos de folhas de cálculo e python.

Programa

• Introdução. Método de Análise Estatística
• Estatística Descritiva. Caracterização e Representação de Dados
• Spreadsheet Engineering. Organização e Visualização de Dados em Folhas de Cálculo
• Probabilidades. Probabilidade Condicional. Teorema de Bayes
• Varáveis Aleatórias. Distribuições de Probabilidade. Parâmetros Populacionais. Distribuições Conjuntas. Variáveis
Transformadas.
• Principais Distribuições Discretas e Contínuas.
• Amostragem e Amostragem Aleatória. Distribuições por Amostragem. Teorema do Limite Central. Geração de
Amostras em Folhas de Cálculo.
• Estimadores e Estimativas. Propriedades dos Estimadores. Métodos de Estimação.
• Intervalos de Confiança. Intervalos de Confiança para Valores Esperados, Variâncias e Proporções. Dimensionamento
de Amostras.
• Inferência Estatística. Metodologia do Teste de Hipóteses. Principais Testes para Valores Esperados, Variâncias e
Proporções. Relação entre com Intervalos de Confiança.
• Introdução à Inferência Não-paramétrica.

Bibliografia Obrigatória

A. Miguel Gomes, Armando Leitão e José F. Oliveira; Estatística - Apontamentos de Apoio às Aulas, 2019
Guimarães, R. M. C. e J. A. Sarsfield Cabral; Estatística, Verlag Dashöfer Portugal, 2010. ISBN: 978-989-642-108-3

Bibliografia Complementar

Nathan Tintle, Beth L. Chance, George W. Cobb, Allan J. Rossman, Soma Roy, Todd Swanson, Jill VanderStoep; Introduction to Statistical Investigations, Wiley, 2015. ISBN: 978-1-119-15430-3
Jay L. Devore, Kenneth N. Berk; Modern mathematical statistics with applications. ISBN: 978-1-4614-0390-6
Thomas Wonnacott, Ronald J. Wonnacott; Introdução à estatística. ISBN: 85-216-0039-9

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Os conceitos e as técnicas são introduzidos recorrendo sistematicamente a exemplos, pretendendo-se, deste modo, que os alunos os apreendam através do contacto com problemas concretos. O processo de aprendizagem é complementado com sessões de resolução de problemas, algumas delas com o apoio de computadores, e com a realização de pelo menos um  trabalho de grupo.

Software

Folhas de Cálculo
Python

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Estatística
Ciências Físicas > Matemática > Teoria das probabilidades

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	60,00
Teste	25,00
Trabalho prático ou de projeto	15,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de projeto	25,00
Elaboração de relatório/dissertação/tese	0,00
Estudo autónomo	85,00
Frequência das aulas	52,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Considera-se que um estudante cumpre a assiduidade se, estando regularmente inscrito, não exceder o número limite de faltas correspondentes a 25% das aulas teórico-prácticas.

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final (CF) será obtida pela seguinte fórmula:
CF = 0.15 TI1 + 0.10*TI2 + 0.15 TG + 0.60 EF

TI1 - 1º Teste Intercalar
TI2 - 2º Teste Intercalar
TG - Trabalho de Grupo

EF - Exame Final

Para aprovação à unidade curricular, para além de uma classificação final não inferior a 10 valores, é requerida a classificação mínima de 7 valores no exame final.