Sumários
Teórica_6
18 Outubro 2021, 18:00 • Cristina Maria Tristão Simões Rocha
Distribuições contínuas relevantes em inferência estatística: t de Student, qui-quadrado e F de Fisher-Snedecor. Soma de variáveis aleatórias independentes com distribuição normal. Valor médio e variância da média de variáveis aleatórias i.i.d. Distribuição de amostragem da média para uma população normal. Teorema Limite Central: distribuição da soma e da média de n variáveis aleatórias i.i.d. não normais (n grande). Aproximação da distribuição binomial e de Poisson pela distribuição normal. Conceitos de amostra aleatória e de estatística. Distribuição de amostragem de uma estatística: média amostral, variância amostral, proporção amostral.
TP11 - Aula 5
13 Outubro 2021, 19:00 • Maria Fernanda Nunes Diamantino
Modelos discretos: binomial negativa e Poisson.
Modelos contínuos: uniforme e exponencial.
Resolução dos exercícios 20, 21, 22 e 23 do conjunto de exercícios da unidade curricular.
TPC: Até ao exercício 27
Teórica_5
11 Outubro 2021, 18:00 • Cristina Maria Tristão Simões Rocha
Soma de variáveis aleatórias independentes com distribuição binomial e com distribuição de Poisson. Distribuição ZIP (Zero-inflated Poisson). Estudo de alguns modelos contínuos: uniforme no intervalo (a,b), exponencial, normal (ou gaussiana). Principais características destas distribuições.
TP11 - Aula 4
6 Outubro 2021, 19:00 • Maria Fernanda Nunes Diamantino
Modelo binomial e modelo geométrico.
SPSS: algumas funcionalidades.
Resolução dos exercícios 16, 17 e 19 do conjunto de exercícios da unidade curricular.
TPC: Até ao exercício 24
Teórica_4
4 Outubro 2021, 18:00 • Cristina Maria Tristão Simões Rocha
Continuação do estudo de modelos discretos: binomial negativa, Poisson, hipergeométrica. Principais características destas distribuições. Par aleatório discreto: função massa de probabilidade conjunta e função massa de probabilidade condicional. Par aleatório contínuo: função densidade de probabilidade conjunta e função densidade de probabilidade condicional. Vector aleatório: variáveis aleatórias independentes. Covariância e coeficiente de correlação.