área científica
Engenharia e Gestão Industrial
escolaridade
ensino teórico-prático (TP) - 2 horas/semana
idioma(s) de lecionação
Português, Inglês
objectivos
Dar a conhecer as técnicas de Estatística Multivariada mais usadas na Análise de Dados e promover o recurso a software adequado.
competências
Os alunos deverão ser capazes de, perante um conjunto de dados e propósitos, selecionar e aplicar as técnicas de Estatística Multivariada adequadas.
conteúdos
Inferência Estatística: Estimação Pontual; Intervalos de Confiança; Teste de Hipóteses.
Testes Paramétricos e Não-Paramétricos.
Teste à média de uma população.
Comparação de médias de 2 populações.
Análise de Variância.
Análise de Regressão.
Análise Discriminante.
Análise Factorial.
Análise de Clusters.
Classificação das Técnicas Estatísticas Multivariadas.
Dimensão da Amostra.
Observações Extraordinárias.
Dados em Falta.
Verificação de Pressupostos.
avaliação
Discreta:
1 trabalho individual (40%);
1 trabalho em grupo (30%);
1 exame final escrito, com consulta (30%).
requisitos
Conhecimentos de Estatística Descritiva, Distribuições de Probabilidade e Inferência Estatística (Teste de Hipóteses).
metodologia
Introdução teórica com recurso a slides. Apresentação de exemplos. Utilização de software adequado na análise de conjuntos de dados propostos.
bibliografia base
Guimarães, R.C. e J.S. Cabral, Estatística, McGraw Hill.
Hair, J.F., R.E. Anderson, R.L. Tatham e W.C. Black, Multivariate Data Analysis, Prentice Hall.
Pestana, M.H. e J.N. Gageiro, Análise de Dados para Ciências Sociais, Edições Sílabo.
bibliografia recomendada
Guimarães, R.C. e J.S. Cabral, Estatística, McGraw Hill.
Hair, J.F., R.E. Anderson, R.L. Tatham e W.C. Black, Multivariate Data Analysis, Prentice Hall.
Pestana, M.H. e J.N. Gageiro, Análise de Dados para Ciências Sociais, Edições Sílabo.