Sumários
Aula Teórica 3 (T07_08_09_10)
24 Setembro 2024, 14:00 • Maria João Teixeira Martins
Nuvens de pontos e coeficiente de correlação: Exerc. 1.25.
Regressão
linear simples. Resíduos, método dos mínimos quadrados e suas
consequências. Significado da ordenada na origem e do declive da reta
dos mínimos quadrados. Coeficiente de determinação da reta e sua relação
com o coeficiente de correlação da nuvem de pontos. Exemplo [slides 38 a
46].
Variável aleatória: definição e exemplos.
Massa de probabilidade de uma v.a. discreta [slides 67 a 72].
TPC: Rever probabilidade de acontecimentos (slides 47 a 66). Resolver Exemplo 3 (slides 73, 74)
Aula 5 TP04
23 Setembro 2024, 15:45 • Joana Amaral Paulo
Estat. bivariada: 1.30
(calculos feitos "à mão" e em python).
Python: packadge statistics,
stat.mean(x) (etc), stat.correlation(x,y), R2, stat.linear_regression(x,
y), plt.scatter, plt.plot, plt.xlabel, plt.legend(), plt.show().
Aula Prática 5 (Turma 5)
23 Setembro 2024, 15:45 • João Manuel das Neves Silva
Resolução do Exerc. 1.30 à mão e em Python.
Aula Teórica 3 (T04_05)
23 Setembro 2024, 14:00 • Maria João Teixeira Martins
Nuvens de pontos e coeficiente de correlação: Exerc. 1.25.
Regressão
linear simples. Resíduos, método dos mínimos quadrados e suas
consequências. Significado da ordenada na origem e do declive da reta
dos mínimos quadrados. Coeficiente de determinação da reta e sua relação
com o coeficiente de correlação da nuvem de pontos. Exemplo [slides 38 a
46].
Variável aleatória: definição e exemplos.
Massa de probabilidade de uma v.a. discreta [slides 67 a 72].
TPC: Rever probabilidade de acontecimentos (slides 47 a 66). Resolver Exemplo 3 (slides 73, 74)
Aula 5 TP2A_03
23 Setembro 2024, 11:45 • Joana Amaral Paulo
Conclusão da aula anterior: Gráficos de barras (plt.bar e formatações básicas). Construção de
BoxPlot (plt.boxplot(nematodes_df) e plt.show()). Calculo de
estatisticas de localização e dispersão (print
(ovelhas_df.describe()))
Estat. bivariada: 1.30 (calculos feitos "à mão" e em python). Python: packadge statistics, stat.mean(x) (etc), stat.correlation(x,y), R2, stat.linear_regression(x, y), plt.scatter, plt.plot, plt.xlabel, plt.legend(), plt.show().