Disciplina Curricular
Laboratório de Estatística II - Estatística em Ciência de Dados LE II-ECD
Licenciatura Bolonha em Biologia - 5_LBio 2023/24
Contextos
Grupo: 5_LBio 2023/24 > 1º Ciclo > Ramos > Ramo Biologia Celular e Biotecnologia com Minor em Estatística e Investigação Operacional > Opcionais > 550_Minor em Estatística e Investigação Operacional
Período:
Grupo: 5_LBio 2023/24 > 1º Ciclo > Ramos > Ramo Biologia Molecular e Genética com Minor em Estatística e Investigação Operacional > Opcionais > 550_Minor em Estatística e Investigação Operacional
Período:
Grupo: 5_LBio 2023/24 > 1º Ciclo > Ramos > Ramo Biologia do Organismo e Evolução com Minor em Estatística e Investigação Operacional > Opcionais > 550_Minor em Estatística e Investigação Operacional
Período:
Grupo: 5_LBio 2023/24 > 1º Ciclo > Ramos > Ramo Biologia Ambiental com Minor em Estatística e Investigação Operacional > Opcionais > 550_Minor em Estatística e Investigação Operacional
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Pretende-se que no fim da unidade curricular os alunos sejam capazes de: 1-Descrever e comparar diversos conjuntos de dados em termos de medidas síntese e representação gráfica; 2-Analisar uma ou mais populações a partir do comportamento dos seus parâmetros distribucionais através de aplicação de inferência estatística, com base em amostras recolhidas para o efeito (métodos paramétricos e não paramétricos); 3-Aplicar o modelo de regressão linear simples; 4-Inferência sobre tabelas de contingência bidimensionais; 5-Implementar as metodologias referidas através da utilização, quer do software estatístico SPSS, quer do programa R.
Programa
Revisão teórica sobre metodologias estudadas em outras unidades curriculares: análise exploratória de dados (cálculo de medidas de localização e de dispersão e representação gráfica), testes paramétricos (sobre o valor médio, comparação de valores médios com base em duas amostras independentes e com base em duas amostras emparelhadas, comparação de variâncias) e alguns testes não paramétricos. Modelo de regressão linear simples e análise dos resíduos. Tabelas de contingência bidimensionais: teste do qui-quadrado, teste de Fisher, medidas de associação e análise dos resíduos. Introdução ao programa R. Conceitos básicos. Operações com o R. Vetores e matrizes. Introdução de dados no R. Representação gráfica de dados. Funções. Aplicação das metodologias referidas a vários conjuntos de dados usando o software estatístico SPSS e o programa R.
Métodos de ensino e avaliação
A avaliação é feita com base em dois exercícios práticos efetuados nas aulas e 2 testes ou o exame final. A nota final é obtida com base em 10% de cada exercício prático mais 40% de cada teste. Para obter aprovação, a nota mínima em cada um dos testes não pode ser inferior a 8,5 valores. A avaliação poderá incluir uma prova oral para aferição da nota final do aluno.