Currículo

Estatística para a Gestão Industrial e Logística 04792

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

O estudante que complete com sucesso esta unidade curricular será capaz de: OA1. Descrever e representar graficamente dados, selecionando e aplicando as medidas de estatística descritiva adequadas ao tipo de variável; OA2. Aplicar conceitos de probabilidade e modelos probabilísticos discretos e contínuos na modelização de fenómenos com incerteza; OA3. Construir intervalos de confiança e realizar testes de hipóteses, recorrendo a métodos clássicos e de reamostragem (bootstrap); OA4. Aplicar software de código aberto (R ou similar) na descrição, simulação e inferência estatística de dados; OA5. Comunicar de forma clara e rigorosa os resultados de análises estatísticas.

Programa

CP1: Estatística descritiva 1.1. Tipos de variáveis 1.2. Medidas de caracterização 1.3. Representações gráficas (histogramas, gráficos de barras, diagramas de extremos e quartis) CP2: Probabilidades 2.1. Revisão de conceitos básicos de probabilidades 2.2. Teorema da probabilidade total e fórmula de Bayes CP3: Variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade 3.1. Conceitos básicos (funções de probabilidade, densidade e distribuição) 3.2. Modelos probabilísticos discretos (Bernoulli, binomial, Poisson) 3.3. Modelos probabilísticos contínuos (Normal, exponencial) 3.4. Simulação de variáveis aleatórias com distribuição especificada. Obtenção de probabilidades através de simulação. CP4: Inferência estatística 4.1. Intervalos de confiança clássicos 4.2. Bootstrapping: conceito e intervalos de confiança de tipo percentílico 4.3. Testes de hipóteses (uma ou duas médias)

Método de Avaliação

1. Avaliação ao longo do semestre: a) Assiduidade mínima de 2/3 das aulas lecionadas; b) Teste intermédio individual (50%). Nota mínima de 8,5 valores. c) Teste individual final (50%). Nota mínima de 8,5 valores. d) Média final mínima de 10 valores (nota arredondada às unidades). 2. Avaliação por exame: Exame individual que inclui a matéria toda com nota mínima de 10 valores (nota arredondada às unidades). 3. Todos os momentos de avaliação serão realizados sem consulta de folhas de apoio, livros ou outros materiais, não sendo permitida a utilização de calculadoras gráficas nem de telemóveis; os formulários e tabelas serão fornecidos pela equipa docente no momento da avaliação. 4. Os testes e os exames serão realizados presencialmente. 5. O/A coordenador/a da unidade curricular pode determinar a realização de uma discussão oral complementar relativamente a qualquer elemento/instrumento de avaliação previsto na presente Ficha de Unidade Curricular, sempre que tal se revele necessário para confirmar a aquisição dos conhecimentos e competências avaliados, ou esclarecer discrepâncias entre diferentes elementos de avaliação. A discussão oral complementar não constitui um instrumento autónomo de avaliação, não tem ponderação própria na classificação final da unidade curricular e destina-se exclusivamente à validação da classificação do respetivo elemento/instrumento de avaliação. A classificação anteriormente atribuída a esse elemento/instrumento tem natureza provisória até à realização da discussão oral complementar, podendo ser confirmada ou revista em função da validação realizada e dos critérios de avaliação aplicáveis. A convocatória para a discussão oral complementar será comunicada ao/à estudante com antecedência mínima de 24 horas, indicando a data e a hora de realização. A não comparência, sem justificação atendível, implica a impossibilidade de validação do respetivo elemento/instrumento de avaliação, aplicando-se as consequências previstas para a sua não realização ou desistência.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• 1. Field, A. (2026). Discovering statistics using R and RStudio (2nd ed.). Sage: London. 2. Speegle, D., & Clair, B. (2021). Probability, Statistics, and Data: A Fresh Approach Using R (1st ed.). Chapman and Hall/CRC. Free access at https://mathstat.slu.edu/~speegled/_book/ 3. Thulin, M. (2021). Modern Statistics with R. Eos Chasma Press. ISBN 9789152701515. 4. Verzani, J. (2014). Using R for Introductory Statistics, 2nd Edition, Chapman & Hall/CRC 5. Dias Curto, JJ (2021). Estatística com R: Aprenda Fazendo. Edição de autor. ISBN: 978-989-33-2076-1 6. Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2021). Estatística Aplicada, Vol. 1, 7ª ed. Edições Sílabo. 7. Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2018). Estatística Aplicada, Vol. 2, 6ª ed. Edições Sílabo.:

Secundária

• 1. Rohatgi, V.K. and Ehsanes Saleh, A.K. Md (2015). An Introduction to Probability and Statistics, 3rd edition, Wiley Series in Probability and Statistics 2. Reis, E., Andrade, M., Calapez, T., & Melo, P. (2024). Exercícios de Estatística Aplicada vol.1. 4ª edição, ISBN 978-972-618-688-5 Lisboa. Edições Sílabo. 3. Reis, E., Andrade, M., Calapez, T., & Melo, P. (2020). Exercícios de Estatística Aplicada vol.2. 3ª edição, ISBN 978-972-618-688-5 Lisboa. Edições Sílabo. 4. Apontamentos e slides a disponibilizar ao longo do curso.:

Disciplinas de Execução