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Presentation
Presentation
The Probability and Statistics course aims to provide the student with fundamental concepts of of probability theory and techniques of descriptive statistics and statistical inference, essential for the study of Engineering.
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Class from course
Class from course
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Degree | Semesters | ECTS
Degree | Semesters | ECTS
Bachelor | Semestral | 6
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Year | Nature | Language
Year | Nature | Language
2 | Mandatory | Português
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Code
Code
ULHT260-620
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Prerequisites and corequisites
Prerequisites and corequisites
Not applicable
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Professional Internship
Professional Internship
Não
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Syllabus
Syllabus
1. Descriptive Statistics Classification of variables Measures of central tendency, dispersion, and asymmetry Graphical representations (Bar charts, Histograms, Box plots...) 2. Correlation and Linear Regression Coefficients of correlation Simple linear regression estimation Quality of fit 3. Introduction to Probability Sample space. Event. Probability definition Conditional probability Law of compound probability Theorem of total probability Bayes' Theorem. Independent events 4. Real random variables Distribution function Probability function Discrete distribution: Bernoulli and Binomial Probability density function Continuous distribution: Normal 5. Statistical Inference Point estimator Intervalar estimation Hypothesis tests
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Objectives
Objectives
This subject aims to show that LG1: probability is as an essential measure function in science. LG2: statistics enables us to collect data, analyse data, establish hypothesis on data and test these hypothesis. LG3: use the R programming language to obtain statistical and probabilistic results from real data Hence, both probability and statistics lead us to knowledge in science and engineering
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Teaching methodologies
Teaching methodologies
Students are asked to analyse computational results in a guided manner, in the classroom, with the aim of identifying the underlying statistical concepts. The discussion of these results is carried out collectively, in connection with the analysed outcomes. Practical exercises are proposed to consolidate knowledge and its methods of application. Probabilistic concepts are presented through expository instruction and reinforced with practical and computational examples. Subsequently, additional exercises are solved to further consolidate these concepts. Students are encouraged to work both collaboratively and independently in the resolution of the computational project and the proposed exercises.
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References
References
Apontamentos das aulas e textos de apoio
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Assessment
Assessment
A avaliação de conhecimentos é feita por uma componente teórica (60%) e uma componente prática (40%), ambas com nota mínima de 9.5 valores. Todas as componentes são obrigatórias em qualquer época de avaliação.
A componente teórica inclui a realização de 2 testes, com igual peso na nota, ou a frequência final. O primeiro teste será realizado durante a aula teórica (em data a definir no início do semestre) e o segundo na data da frequência final, ambos com nota mínima de 8 valores e média superior a 9.5 valores. Na data da frequência final, o aluno pode optar por realizar o segundo teste ou a frequência final, tendo a frequência final nota mínima de 9.5 valores. A aprovação na componente teórica obriga à presença em 75% das aulas práticas, regra não aplicável a alunos com estatuto trabalhador-estudante. Em caso de não aprovação, os alunos poderão ser avaliados através de exame de recurso.
A componente prática consiste na elaboração de um projeto computacional em grupos de 3 elementos, com a avaliação dividida em quatro partes:
- submissões semanais (5%): a cada semana, o aluno deverá submeter a parte do código relativo àquela semana. A submissão é feita em grupo, mas a avaliação é feita individualmente. O aluno obtém 20 valores caso esteja presente em sala de aula, submeta o código sem erros e adaptado à sua base de dados; o aluno obtém 0 valores caso não esteja presente em sala de aula ou o código submetido não apresente as condições exigidas. São admitidas duas faltas devidamente justificadas, sendo as restantes faltas classificadas com 0 valores. No caso dos alunos com estatuto trabalhador-estudante com mais de duas faltas justificadas, terão de responder a algumas perguntas extra, proporcionalmente ao número de faltas.
- código (10%): código submetido ao longo do semestre com a possibilidade de resubmissão para melhoria no final do semestre, avaliado de acordo com os objetivos do trabalho
- documento com a interpretação dos resultados (10%): documento a utilizar na apresentação com os principais resultados e a respetiva interpretação, em linguagem corrente
- apresentação e discussão do projeto (15%): com base exclusivamente nos documentos submetidos anteriormente, e nota mínima de 10 valores
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Mobility
Mobility
No
