Objetivos

No final do período curricular desta UC, o aluno deverá:

• OA1. Conhecer e aplicar os principais conceitos utilizados na descrição e modelação de dados qualitativos e quantitativos (saber interpretar os outputs de alguns softwares (R e Excel).
• OA2. Compreender/utilizar conceitos fundamentais de probabilidades, variáveis aleatórias e as distribuições de probabilidades teóricas mais importantes para variáveis discretas e continuas, e aplicar esses conhecimentos no cálculo de probabilidades em contextos reais.

O3. Conhecer as distribuições amostrais teóricas mais importantes e saber escolher as adequadas para diferentes tipos de problemas. Realizar a estimação pontual e intervalar, diferenciando parâmetros, estatísticas, estimadores e estimativas. Entender os princípios dos testes de hipóteses paramétricos (e interpretar alguns não paramétricos).

Programa

Conteúdos programáticos (CP): CP1 - Noções de Estatística Descritiva: Tipos de variáveis. Tabelas de frequências e representações gráficas. Medidas de tendência central, de dispersão, de assimetria e de curtose. CP2- Conceitos da teoria das probabilidades: definições, axiomas, teorema da probabilidade total e fórmula de Bayes CP3- Variáveis aleatórias univariadas e bivariadas: funções massa e densidade de probabilidade, função distribuição, função probabilidade conjunta, valor esperado, variância, desvio padrão, covariância, correlação CP4- Distribuições discretas e contínuas: Uniforme discreta e contínua, Bernoulli, binomial, Poisson, Normal, Chi-Quadrado, t-Student and F-Snedecor CP5- Amostragem: noções básicas. Distribuições amostrais mais utilizadas CP6- Estimação pontual e por intervalos CP7- Testes de hipóteses: tipo de erros, nível de significância e p-values.