Currículo

Análise e Visualização de Dados 04787

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

No final do período curricular desta UC, o aluno deverá: OA1. Conhecer e utilizar os principais conceitos na descrição de dados qualitativos e quantitativos. OA2. Representar e analisar os dados com recurso às diversas técnicas de sumarização de dados OA3. Conhecer as distribuições de probabilidades teóricas mais importantes e para variáveis discretas e contínuas, e cálculo das respetivas probabilidades. OA4. Conhecer as distribuições amostrais teóricas mais importantes e saber escolher as adequadas a cada tipo de problema. OA5.Saber utilizar o R nas aplicações de análise e representação dos dados

Programa

CP1 - Estatística Descritiva. Descritiva Univariada: Tabelas e representações gráficas. Medidas descritivas. Descritiva Bivariada: Tabelas de contingência. Medidas de associação e de correlação. Descritiva Multivariada: Análise de Componentes Principais CP2 – Probabilidades. Revisão de conceitos.Teorema da probabilidade total e formúla de Bayes. CP3- Distribuições discretas e contínuas Variável aleatória, função de probabilidade, densidade de probabilidade e de distribuição. Parâmetros caracterizadores. Distribuição Binomial. Distribuição Poisson. Distribuição Uniforme (discreta e contínua). Distribuição exponencial. Distribuição Normal. Aditividade. CP4 - Variáveis aleatórias bidimensionais discretas Função de probabilidade conjunta. Função de probabilidade marginal. Função de distribuição conjunta. Covariância e coeficiente de correlação. Independência de variáveis aleatórias CP5- Distribuições de Amostragem: populações Bernoulli e normais. Teorema do Limite Central.

Método de Avaliação

Avaliação ao longo do semestre: Assiduidade mínima de 2/3 de aulas. Um teste intercalar individual (50%) e um teste final (50%); nota mínima em cada um dos testes de 8.5 valores; média final mínima de 10 valores (nota arredondada às unidades). Avaliação por exame: exame individual que inclui a matéria toda com nota mínima de 10 valores (nota arredondada às unidades). Em qualquer modalidade de avaliação poderá ser requerida uma prova oral. 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.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Dias Curto, JJ (2024). Estatística com R: Aprenda Fazendo. 2ª ed. Edição de autor. ISBN: 978-989-33-2076-1 Field, A. (2025). Discovering statistics using R and RStudio. Sage. Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Sage publications. Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2021). Estatística Aplicada, Vol. 1, 7ª ed. Edições Sílabo. Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2018). Estatística Aplicada, Vol. 2, 6ª ed. Edições Sílabo. 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/:

Secundária

• Brown, D.S. (2022). Statistics and Data Visualization Using R. The Art and Practice of Data Analysis. Sage Publication, Inc. Curto, J.C. (2022). Statistics - over 200 problems (with solutions): Applications in `R/RStudio' and `Excel', Edição de autor. ISBN: 979-8490950042. Newbold, P., Carlson, W.L & Thorne, B.M. (2020). Statistics for Business and Economics, 9ª ed. Global Edition. Harlow: Pearson Education Limited. 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. 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. Apontamentos e slides a disponibilizar ao longo do curso.:

Disciplinas de Execução