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Apresentação
Apresentação
Fornece um leque alargado de conhecimentos, competências e ferramentas de Probabilidade e Estatística essenciais para estudos de Engenharia.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Licenciado | Semestral | 5
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
2 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT30-620
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
Estatística descritiva: principais medidas de tendência central, não central e de dispersão. Correlação e regressão lineares.
Experiência aleatória. Acontecimento. Espaço amostral ou de resultados. Álgebra de acontecimentos. Conceitos de probabilidade (Laplace e Kolmogorov). Probabilidade condicionada. Independência.
Variáveis aleatórias discretas e contínuas. Funções de probabilidade e distribuição. Valor esperado, variância e desvio-padrão.
Distribuições discretas. Distribuições Uniforme, Bernoulli, Binomial e de Poisson.
Distribuições contínuas. Distribuições Normal, Qui-quadrado, t-student e exponencial.
Inferência estatística. Distribuições amostrais. Teorema do limite central.
Estimação por intervalos. Intervalo de confiança para a média, variância conhecida e desconhecida, amostra grande e pequena. Intervalo de confiança para a proporção.
Testes de hipóteses para a média e a proporção.
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Objetivos
Objetivos
Dominar as ferramentas básicas da estatística descritiva. Entender a regressão e correlação lineares e interpretar seus resultados. Conhecer e saber calcular e interpretar as medidas estatísticas mais importantes e identificar as suas propriedades. Saber calcular probabilidades usando a definição de Laplace e a axiomatização de Kolmogorov. Saber calcular probabilidade condicionada e aplicar os princípios da multiplicação, da probabilidade total e o teorema de Bayes. Utilizar o conceito de variável aleatória e operar com funções de probabilidade e distribuições. Conhecer as distribuições discretas e contínuas mais importantes e algumas das suas propriedades. Calcular intervalos de confiança e aplicar testes de hipóteses e interpretar os resultados obtidos.
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Metodologias de ensino e avaliação
Metodologias de ensino e avaliação
Serão propostas séries de exercícios visando a consolidação de conhecimentos e o estímulo da capacidade de resolução de problemas. A avaliação da disciplina, expressa numa escala de 0 a 20 valores, será feita em vários momentos incluindo 2 testes de frequência (40%+50%) e trabalhos individuais a desenvolver fora da sala de aula (10%). Caso a média ponderada destes momentos for igual ou superior a 9,5 valores o aluno terá aproveitamento na disciplina, caso contrário o aluno poderá realizar uma frequência global (90%) à qual acrescem os 10% mencionados. No exame final (100%) o aluno poderá fazer melhoria de nota. A nota mínima de aproveitamento nesta avaliação é também 9,5. Critérios de avaliação são explicitados no início do semestre.
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
Murteira, B. (2012), Probabilidades e Estatística, vols. I e II MacGraw-Hill.
Murteira, B. (2007), Introdução à Estatística, MacGraw-Hill.
Pedrosa, A.C., Gama, S.M. (2018), Introdução computacional à Probabilidade e Estatística, Porto Editora
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Horário de Atendimento
Horário de Atendimento
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Mobilidade
Mobilidade
Não
