Após a frequência da Disciplina, os alunos deverão ser capazes de:
1.Definir: tabelas e gráficos de distribuição de frequências absolutas, acumuladas, relativas absolutas e relativas acumuladas;probabilidade segundo as abordagens clássica, frequencista e subjectiva de probabilidade;Variável Aleatória Discreta e Contínua e distribuição de probabilidade de uma Variável Aleatória Discreta;estimador e estimativa;hipóteses;Correlação;
2.Explicar: medidas de Tendência Central e de Variabilidade;os termos experimento, espaço amostral e evento;
3.Descrever: os princípios da Análise de Variância (ANOVA) para um, dois e três factores de classificação; os 5 passos do procedimento de Teste de Hipóteses;
4.Determinar os princípios da Análise de Variância (ANOVA) para um, dois e três factores de classificação;
5.Diferenciar:função densidade de Função de Distribuição de Variável Aleatória Contínua; amostragem probabilística de amostragem não probabilística;
6.Calcular:medidas de Tendência Central e de Variabilidade;probabilidades aplicando as regras de adição e de multiplicação, análise combinatória e usando o Teorema de Bayes;a média, a variância e o desvio padrão destas distribuições de probabilidade;as estimativas por ponto e construir os intervalos de confiança da média, variância, proporção e desvio padrão de uma amostra;
7.Testar hipóteses:
8.Realizar:teste para a média populacional e dar exemplo para proporções e variâncias;teste para a diferença entre duas médias ou proporções populacionais.
9.Construir:diagramas de dispersão;gráficos de distribuição de frequências absolutas, acumuladas, relativas absolutas e relativas acumuladas;

Programa

1.Estatística Descritiva 20 aulas
Introdução à Estatística. Conceitos básicos. População e Amostra
Classificação de variáveis
Métodos tabulares e gráficos da estatística descritiva
Medidas de posição (medidas de tendência central – média, moda e mediana;
Separatrizes (quartis, decis e centis)
Medidas de dispersão (variabilidade – Amplitude total, variância, desvio padrão e coeficiente de variação)
Medidas de assimetria e curtose
Caixa de bigodes

2.Teoria de Probabilidades 14 aulas
Experiências aleatórias
Espaço amostral
Análise Combinatória. Permutações, Aranjos e Combinações.
A Teoria de Probabilidades. Definição frequencista de e clássica de probabilidade.
Probabilidades Condicionadas. Conceito de probabilidade condicionada. O teorema de Bayes

3.Variáveis Aleatórias Discretas e Contínuas 12 aulas
Variáveis Aleatórias. Variáveis Aleatórias Discretas e Contínuas.
Função de Probabilidade
Função de Distribuição.
Principais parâmetros de uma v.a. (média, variância e desvio padrão)
Distribuições teóricas de algumas variáveis aleatórias discretas.
Distribuições teóricas de algumas variáveis aleatórias contínuas

4.Teoria de Amostragem 10 aulas
População
Amostra
Técnicas de Amostragem (Probabilística e não Probabilística)
Determinação do tamanho da amostra para população.
Estimação ( Estimador, Estimação Pontual e por intervalo)

5.Correlação e Regressão Linear Simples 4 aulas
Diagrama de dispersão
Regressão linear simples. O coeficiente de regressão de Pearson
Recta de regressão
Coeficiente de determinação ou de explicação

Metodologia de avaliação

A Disciplina desenvolver-se-á com aulas teórico-práticas e práticas;
A informação e os conceitos de carácter teórico serão intercalados com actividades de carácter prático em regime tutorial (resolução de exercícios numéricos e práticos). Serão feitos nas aulas Mini-Testes (mT) e Testes (T) e Trabalhos Práticos (TP);
Para além do estudo regular, os estudantes deverão realizar Trabalhos Para Casa (TPC) e Trabalhos Escritos (TE) resultantes de pesquisa bibliográfica;
É indispensável o trabalho individual dos estudantes, com resolução dos exercícios dados e com à bibliografia recomendada e às fichas da Disciplina;