Docente
Carlos Tenreiro
Gabinete 5.8, DMUC
URL: http://www.mat.uc.pt/~tenreiro/
E-mail: tenreiro@mat.uc.pt
Horário
Segunda-feira, 9h-11h, Sala 11, FDUC
Quinta-feira, 9h-11h, Sala 11, FDUC
Horário de atendimento aos alunos
Quarta-feira, 15h, Gabinete 5.8, DMUC
Conhecimentos de base recomendados
Esta disciplina utiliza conhecimentos de Matemática I e II.
Sumários, folhas de exercícios e tabelas
Disponíveis na página da disciplina na plataforma NÓNIO.
Avaliação
O aluno de Estatística I realizará 2 testes, com a duração de 60 a 90 minutos.
1.º Teste: 5 de Novembro de 2015, Sala 4.6, DMUC
2.º Teste: 17 de Dezembro de 2015, Sala 4.6, DMUC
Cada um dos testes é classificado de 0 a 20 valores. A classificação da avaliação contínua, expressa numa escala de 0 a 20 valores, é a média aritmética das classificações obtidas nos testes.
Considera-se aprovado o aluno que obtenha na avaliação contínua, no mínimo, uma classificação de 10 valores, desde que em nenhum dos testes obtenha uma classificação inferior a 6 valores e não tenha faltado a mais de um terço do número total de aulas leccionadas.
Sobre a avaliação final ver o Regulamento do curso de 1º ciclo de Administração Público-Privada
1. Distribuição de uma variável
Indivíduos e variáveis. Variáveis qualitativas e variáveis quantitativas. Distribuição duma variável. Frequências absolutas, relativas e percentuais. Tabela de frequências. Representação gráfica de variáveis qualitativas: gráficos de barras e circular. Representação gráfica de variáveis quantitativas: o histograma e o gráfico de caule-e-folhas. Comparação de distribuições usando gráficos de caule-e-folhas e histogramas paralelos. Distribuições simétricas e assimétricas, unimodais e bimodais. Características numéricas duma distribuição. Medidas de localização do centro da amostra: média e mediana. Medidas de dispersão ou variabilidade: variância e desvio-padrão. Mínimo, máximo e amplitude. Quartis e amplitude interquartil. Observações discordantes e regra numérica para a sua identificação. Gráfico de extremos-e-quartis e sua utilização na comparação de dois conjuntos de dados. Alteração da unidade de medida.
2. Associação e regressão linear
Associação entre variáveis. Gráfico de dispersão. Associação positiva e associação negativa. Associação linear e não-linear. Variável dependente e variável independente. Coeficiente de correlação linear: definição, interpretação, propriedades e cálculo. Recta de regressão como resumo da informação contida num gráfico de dispersão. Cálculo da recta de regressão. Coeficiente de determinação. Gráfico de resíduos. Utilização da recta de regressão para estimar o valor da variável dependente a partir dum valor assumido pela variável independente. Observações discordantes no contexto da associação entre duas variáveis. Observações discordantes influentes e não influentes. Breve referência a outros modelos de regressão. O tempo como variável independente. Séries cronológicas. Previsão dos valores futuros duma série cronológica a partir dum modelo de regressão linear.
3. A recolha dos dados
Estudos observacionais e experiências. Planeamento de experiências. Factor, nível, tratamento. Experiências controladas. Números aleatórios e aleatorização na constituição dos grupos. Constituição de blocos e emparelhamento. Planeamento de estudos por amostragem. População, amostra, parâmetro, estatística. Amostragem aleatória simples, estratificada e em várias etapas. Métodos de amostragem não-aleatórios. Viés e variabilidade amostrais. Distribuição amostral. O exemplo da distribuição amostral duma proporção.
4. Introdução à probabilidade
Experiência aleatória e acontecimentos aleatórios. Acontecimentos e conjuntos. Princípio clássico ou de Laplace para atribuição de probabilidade a um acontecimento aleatório. Probabilidade e frequência relativa. Princípio frequencista para atribuição de probabilidade a um acontecimento aleatório. Propriedades da probabilidade. Noção de probabilidade condicionada. Regra da multiplicação das probabilidades. Independência de acontecimentos aleatórios. Aplicações da noção de independência.
5. Distribuição de probabilidade duma variável aleatória
Noção de variáveis aleatória. Variáveis discretas e contínuas. Distribuição de probabilidade duma variável aleatória. Histograma de probabilidade. Densidade de probabilidade. Média e variância duma variável aleatória. Propriedades da média e da variância. Lei dos grandes números e suas implicações na inferência estatística.
Moore, D.S., McCabe, G.P., Introduction to the Practice of Statistics, Freeman and Company, 2003.