Disciplina Curricular
Métodos Não Paramétricos MNPar
Licenciatura Bolonha em Tecnologias de Informação - 2_LTI 2020/21
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Distinguir Metodologias Paramétricas & Metodologias Não-Paramétricas; Explicar uma Variedade de Testes Não-Paramétricos. Resolver Problemas de Testes de Hipóteses usando Testes Não-Paramétricos.
Programa
Análise de Dados Categorizados:Teste do Qui-Quadrado;Teste de Ajustamento.Tabelas de Contingência: Teste de Independência; Teste Exacto de Fisher;Teste de Homogeneidade. Estatística Não-Paramétrica. Introdução: O problema geral da localização relativo a 2 amostras. Amostras emparelhadas: Teste dos Sinais (pequenas e grandes amostras); Teste de Wilcoxon (pequenas e grandes amostras). Teste de McNemar. Uso das "Ordens" para Comparar Populações: Amostras Independentes 2 Populações: O Teste de Mann-Whitney (pequenas e grandes amostras). Teste para mais do que de 2 Populações: O Teste de Kruskal-Wallis (pequenas e grandes amostras). Uso das "Ordens" para Testar Independência. Teste de Friedman (pequenas e grandes amostras). Teste de Spearman (pequenas e grandes amostras). Teste dos "Runs" para Aleatoriedade (pequenas e grandes amostras). Teste de Kolmogorov-Smirnov para ajustamento (teste de Lilliefors).
Métodos de ensino e avaliação
Exposição dos conceitos teóricos subjacentes a cada uma das metodologias estatísticas, acompanhada sempre de ilustração através de casos de estudo. Avaliação : exame final.