BOAS  FERIAS

• Teoria das Probabilidades
• Noções básicas.
• Definição de probabilidade: Propriedades.
• Variáveis aleatórias.
• Parâmetros das variáveis aleatórias.
• Função geradora de momentos.
• Principais distribuições discretas.
• Principais distribuições contínuas.
• Estatística Descritiva
• Objectivos da Estatística Descritiva
• Estatística Descritiva a uma dimensão.
• Estatística Descritiva a duas dimensões.
• Introdução ao software estatístico R.
• Inferência Estatística
• Teoria da amostragem.
• Teoria da estimação.
• Intervalos de confiança.
• Testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos
• Testes de ajustamento
• Exemplos de aplicação com o R.

Referências Base:

(1988), , John Wiley.--

Dagnielie, P. (1985) Estatística: Teoria e métodos. (2 volumes). Europa-América.-- cota Bisa -U10-226.

Daniel, W. (1991). Biostatistics: A Foundation for analysis in the Health Sciences. John Wiley.-- cota Bisa -U10-481.

Montgomery, D. C. e Runger, G.C. (2002). Applied statistics and probability for engineers. John Wiley -- cota Bisa - U10-678 / CD-111.

Murteira, B. (1990). Probabilidades e Estatística. Vols. I e II. McGraw-Hill. -- cota Bisa -U10-157.

Murteira, B. (1993). Análise exploratória de dados. Estatística Descritiva. Mc Graw Hill.--  cota Bisa -U10-401.

Murteira, B., Ribeiro, C.S., Silva, J.A. e Pimenta C.(2002). Introdução à Estatística. Mc Graw Hill.-- cota Bisa - U10-681.

Paulino, C.D. e Branco, J. (2005). Exercícios de Probabilidade e Estatística. Escolar Editora.

Material de Apoio às Aulas

Aulas Teóricas (slides):


    Teoria da Probabilidade
    Slides : de 1 a 11 ; de 12 a 28; de 29 a 42 ; de 43 a 61;  solução do exemplo, acetato 44 e do exercício 48, acetato 60; de 62 a 76 ;   de 77 a 91 ;   de 92 a 105 ; de 106 a 114.


    Estatística Descritiva
     Slides : de  1 a 24; de  25 a 32.


    Inferência Estatística
     Slides :  1 a 22;  23 a 33; Testes paramétricos.

Exercícios de Teoria da Probabilidade - Enunciados (com algumas soluções)

        Exercícios de Estatística Descritiva - Enunciados e Dados.

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• Noções básicas: noções de experiência aleatória, espaço de resultados, acontecimento e probabilidade de um acontecimento.
• Probabilidades condicionadas, probabilidade composta, acontecimentos independentes, teorema da probabilidade total e teorema de Bayes.
• Variáveis aleatórias: função de distribuição, distribuição probabilidade e função densidade. Vectores aleatórios: marginais e condicionais. Independência de variáveis aleatórias.
• Parâmetros das variáveis aleatórias: média,variância, desvio padrão, covariância.
• Função geradora de momentos: definição, propriedades. A f.g.m. da soma de variáveis aleatórias independentes.
• Principais distribuições discretas: uniforme, binomial, binomial negativa, multinomial, hipergeométrica e Poisson.
• Principais distribuições contínuas: uniforme, normal, gama, exponencial, qui-quadrado, t-Student e F-Snedecor.

• Objectivos da Estatística Descritiva;
• Estatística Descritiva a uma dimensão: tabelas de frequência e representação gráfica -- diagrama de caule e folhas, diagrama de barras, histogramas, polígonos de frequência. Medidas de localização, dispersão e forma. Diagramas de extremos e quartis.
• Estatística Descritiva a duas dimensões: nuvens de pontos e quadros de correlação. Indicadores numéricos: médias marginais, dispersões marginais, covariância e coeficiente de correlação. A regressão linear simples: o método dos mínimos quadrados, a recta de regressão e o coeficiente de determinação.
• Introdução ao software R. Exemplos.

• Teoria da amostragem: Noções de amostra aleatória e estatística. Distribuição por amostragem da média e variância de uma amostra e da diferença entre médias e quociente entre variâncias para duas amostras.
•  Teoria da estimação: estimação pontual: estimador e estimativa, propriedades.
•  Estimação por intervalos: intervalos de confiança para a média, variância, diferença de médias, quociente de variâncias, proporções e diferença de proporções.
•  Testes de hipóteses: hipótese nula e hipótese alternativa.Os dois tipos de erro e a função potência de um teste. Nível de significância.
• Teste de uma média, variância, comparação de duas médias e de duas variâncias.
•  Testes não paramétricos: o teste dos sinais e o teste de Mann-Whitney.
•  Testes de Ajustamento.O teste de Kolmogorov-Smirnov. O teste de Shapiro-Wilk.
• Resolução e discussão de exemplos com aplicação do R.

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