Disciplina Curricular
Laboratório de Estatística I - Introdução à Simulação LE-IIS
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
OA1. Desenvolver conhecimentos essenciais sobre o software R. OA2. Aplicar os conhecimentos adquiridos em áreas como Ciência de Dados. OA3. Compreender e reconhecer a utilidade da Simulação na Estatística. OA4. Aprender a utilizar a simulação como experiência de amostragem computacional. OA5. Ser capaz de gerar amostras com diferentes distribuições de probabilidade. OA6. Aplicar técnicas de simulação, como o método de Monte Carlo, para resolver problemas reais. OA7. Desenvolver a capacidade de interpretar e aplicar os resultados de simulações em problemas práticos.
Programa
Os conteúdos programáticos pretendem concretizar todos os objetivos propostos para a unidade curricular. CP1. Introdução ao R e ao RStudio CP2. Estruturas de dados básicas no R (vetores, fatores, matrizes, listas, data frames) CP3. Estruturas de seleção e repetição (if, else, while, for) CP4. Funções, representações gráficas, RMarkdown CP5. Organização, preparação e tratamento de dados (bases de dados) CP6. A simulação como fonte de informação e de utilidade em Estatística CP7. A Simulação como experiência amostragem (em computador): - Geração de números pseudoaleatórios; - Simulação de variáveis aleatórias discretas e contínuas; - Método de Monte Carlo; - Método da transformada inversa e aceitação-rejeição para geração de variáveis aleatórias; - Aplicações de simulação em contextos reais.
Métodos de ensino e avaliação
A avaliação contínua: 1. Avaliação Intercalar (20%): atividade(s) teórico-prática(s) e trabalhos em grupo. 2. Prova Individual escrita (80%) A avaliação final: 1. Prova prática com recurso a software (20%) 2. Exame escrito (80%) A aprovação requer 8.5 valores ou mais valores na componente 2 (avaliação contínua ou avaliação final). A equipa docente poderá convocar qualquer aluno para uma prova oral no seguimento da realização de qualquer um dos elementos de avaliação.