Disciplina Fundamentos de Estatística para Ciências de Dados

Esta unidade curricular dedica-se aos conceitos fundamentais da teoria da probabilidade e da inferência estatística.

1. Teoria das Probabilidades

Experiência aleatória; Espaço amostral; Acontecimentos; Álgebra de acontecimentos

Definição, propriedades da probabilidade; Axiomática Kolmogorov;

Probabilidade Condicionada; Independência; Teorema de Bayes

2. Variáveis aleatórias discretas e continuas

Função de probabilidade e função densidade de probabilidade Função distribuição

Parâmetros de variáveis aleatórias: Valor esperado, variância e desvio padrão

3. Distribuições discretas: Binomial  e Poisson

4. Distribuições contínuas: Normal e  Exponencial

5. Inferência Estatística;

Amostra e amostra aleatória. Média amostral.

Teo. limite central

6. Estimação. Intervalos de confiança para a variância e proporção

   Testes de hipóteses para a média e para a proporção

7. Regressão Linear

Nas aulas, introduzem-se os conceitos teóricos, que são complementados com exemplos. Os alunos são incentivados a resolver exercícios assim como a apresentar quaisquer dúvidas. Para cada tópico é apresentado um conjunto de exercícios de aplicação dos conceitos teóricos, procedendo-se ao acompanhamento da resolução dos mesmos e apresentando-se a resolução final. A avaliação é realizada em regime de avaliação contínua, que consiste na realização de 4 mini-testes de 20 minutos (cuja média corresponde a 30% da nota final) e de dois exames (o máximo entre as notas destes dois testes é 70% da nota final). São considerados aprovados os alunos que obtenham nota final não inferior a 10 valores.

• Probabilidades e Estatística: Teoria, Exemplos & Exercícios: Manuel Cabral Morais 2020 IST Press (Coleção Ensino da Ciência e da Tecnologia)
• Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists : Ross, Sheldon M 2014 5th ed, Academic Press