Disciplina Curricular
Laboratório de Estatística I - Introdução à Simulação LE-IIS
Licenciatura Bolonha em Matemática - 4_LMat 2022/23
Contextos
Grupo: 4_LMat 2022/23 > 1º Ciclo > Licenciatura em Matemática ou Minor > Minor em Estatística e Investigação Operacional > 550_Minor em Estatística e Investigação Operacional
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
OA1. Reconhecer a recolha, tratamento e análise de dados como parte integrante de um estudo quantitativo; OA2. Dominar os aspetos intrínsecos à preparação de uma base de dados; OA3. Dominar técnicas de Análise Exploratória de Dados (AED); OA4. Utilizar software para organizar e analisar um conjunto de dados (gráficos, tabulas e estatísticas descritivas); OA5. Desenvolver competências para a aplicação e seleção de técnicas de AED adequadas à natureza dos dados (numa perspetiva de AED), assim como para a interpretação da informação; OA6. Promover o raciocínio estatístico, fomentando uma atitude científica e estimulando o interesse por “aprender com os dados”; OA7. Compreender e reconhecer a utilidade da Simulação na Estatística. OA8. Reconhecer a Simulação como experiência de amostragem (em computador); OA9. Usar algumas técnicas de simulação para gerar amostras com uma determinada distribuição de probabilidade OA10. Utilizar software matemático e estatístico (como Excel e SPSS).
Programa
Os conteúdos programáticos pretendem concretizar todos os objetivos propostos para a unidade curricular. CP1. Introdução: a utilidade, o papel e os desafios atuais da Estatística (numa perspetiva computacional) CP2. Fontes de informação: dados primários e dados secundários (construção/recolha de bases de dados) CP3. Utilização de software (Excel e SPSS) CP4. Organização, preparação e tratamento de dados (bases de dados) CP5. Técnicas afetas à Análise Exploratória de Dados (AED) CP6. Aplicações a dados reais: estudos de caso CP7. A simulação como fonte de informação e de utilidade em Estatística CP8. A Simulação como experiência amostragem (em computador): - Gerar números pseudo-aleatórios; - Gerar amostras com distribuição de probabilidade discreta; - Gerar amostras com distribuição de probabilidade contínua; - Aplicação de alguns resultados teóricos de Probabilidades na Simulação.
Métodos de ensino e avaliação
A UC funciona em duas modalidades: (i) Aulas teóricas (mais expositivas); (ii) Aulas práticas-laboratoriais (mais experimental). Metodologias de ensino: ME1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos ME2. Participativas, com a análise e discussão de casos práticos ME3. Ativas, com realização de trabalho individual/grupo ME4. Experimentais, para a exploração de exercícios com recurso a software ME5. Autoestudo, relacionado com o trabalho autónomo A avaliação contínua: 1. Avaliação Intercalar (65%): atividade(s) teórico-prática(s) e trabalho de grupo. 2. Prova Individual escrita (35%) A avaliação final: 1. Prova prática com recurso a software (65%) 2. Exame escrito (35%) A avaliação contínua requer uma assiduidade mínima de 70%. A aprovação requer 7,5 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.