Disciplina Probabilidade e Estatística

Integrar conceitos de probabilidade e estatística na conceção, desenvolvimento e avaliação de modelos e algoritmos para biomedicina computacional e inteligência artificial.

Não aplicável

1.Estatística descritiva: Medidas de localização e Medidas de dispersão. Representação gráfica 2. Teoria das probabilidades: Conceitos básicos. Probabilidade Condicionada. Acontecimentos independentes 3. Variáveis aleatórias: Função de probabilidade, densidade de probabilidade e distribuição 4. Parâmetros de variáveis aleatórias: valor esperado e variância. Covariância e coeficiente de correlação linear 5. Distribuições de probabilidade discreta: uniforme, binomial, binomial negativa e de Poisson 6. Distribuições de probabilidade contínua: uniforme, normal, exponencial, Qui-quadrado, t-Student e F-Snedecor. 7. Amostragem e Estimação: Distribuições amostrais. Teorema do limite central. Propriedades dos estimadores 8. Estimação por intervalos: média, proporção, variância e diferença de médias. 9. Testes de hipóteses: Testes paramétricos(média, proporção, variância e diferença de médias) e não-paramétricos(ajustamento, independência e igualdade de distribuições). 10. Modelo de Regressão Linear.

Na componente teórica desta Unidade Curricular, os temas são expostos de forma clara em torno de material de apoio sob forma de apresentações em formato digital. As apresentações são construídas com base na literatura e disponibilizadas aos alunos com a devida antecedência, com o intuito de fomentar o estudo prévio e a discussão dos temas em aula. Serão também apresentados casos de estudos, no sentido de estimular o pensamento crítico e contribuir para o desenvolvimento da capacidade de análise de publicações científicas. Pretende-se variar entre momentos de exposição dos conceitos e de discussão, estimulando a participação ativa dos alunos. A componente teórico-prática contará com um formato misto. Os alunos serão estimulados à resolução de exercícios de complexidade crescente e em linha com a evolução do programa da Unidade Curricular. A par da resolução individual, os alunos são estimulados a resolver exercícios em grupo.  Será ainda proposta a realização de um trabalho de grupo.

Daniel, W., & Cross, C. (2018). Biostatistics: A Foundation for Analysis in the Health Sciences (11th ed.). Wiley Series in Probability and Statistics. Hines, W., Montgomery, D., Goldsman, D., & Borror, C. (2003). Probability and Statistics in Engineering and Management Science (4th ed.). John Wiley. Pestana, D., & Velosa, H. (2006). Introdução à Probabilidade e à Estatística. Fundação Calouste Gulbenkian. Reis, E., Melo, P., Andrade, R., & Calapez, T. (2021). Estatística Aplicada (7ª ed., vol. 1 & 2). Ed. Sílabo lda. Ross, S. (2009). Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists (4th ed.). Elsevier Academic Press.