Sumários

Aula Prática 5 (Turma 7)

1 Outubro 2018, 12:00 • Maria João Teixeira Martins

Resolução de exercícios de Estatística Descritiva a uma dimensão. Histogramas com classes de amplitude variável. Cálculo aproximado de indicadores para dados agrupados em classes: média, mediana e variância. Exerc. 1.13, 1.19, 1.23, 1.24a). TPC: Exerc. 1.20, 1.22, 1.24 (concluir) e 1.26.

5ª Aula teórica (Turmas 1,2,4)

1 Outubro 2018, 12:00 • Manuela Neves

Cálculo no R dos indicadores numéricos para o exercício 5 (slide 42). O diagrama de dispersão no R.

Revendo a definição e interpretação da covariância. A fórmula computacional da covariância 
(TPC- deduzir). Propriedades, interpretação. 
O coeficiente de correlação (de Pearson). Definição, interpretação  e propriedades. Cálculo no R.

[slides 44-49]

TPC: Resolver Ex. 1.29; 1.41

5ª Aula teórica (Turmas 5,6,7,8)

1 Outubro 2018, 10:45 • Manuela Neves

Cálculo no R dos indicadores numéricos para o exercício 5 (slide 42). O diagrama de dispersão no R.

Revendo a definição e interpretação da covariância. A fórmula computacional da covariância 
(TPC- deduzir). Propriedades, interpretação. 
O coeficiente de correlação (de Pearson). Definição, interpretação  e propriedades. Cálculo no R.

[slides 44-49]

TPC: Resolver Ex. 1.29; 1.41

5ª Aula Prática

1 Outubro 2018, 09:00 • Rita Maria de Almeida Neres

Estatística descritiva a uma dimensão: medidas de localização (média e mediana) e de dispersão (variância e desvio padrão). Definição e interpretação da variância. O coeficiente de variação. Dedução da fórmula computacional da variância.

Construção de um histograma com classes da mesma amplitude e de amplitude variável. Cálculo de indicadores (média, mediana, quartis) quando se usam todos os dados e quando só se dispõe dos dados agrupados em tabelas.

Exercício 1.19,1.22. TPC 1.21

Aula prática nº 5 (Turma 6)

1 Outubro 2018, 09:00 • Mariana da Silva Gomes Mota

Estatística descritiva a uma dimensão: Exercícios 1.12, 1.13, 1.16 a) a d), 1.23, 1.24 ). Indicadores para dados exactos e para dados agrupados, histogramas para dados agrupados em classes de amplitude variável. Interpretação de histogramas e boxplots. TPC: 1.24 (conclusão) e 1.22, exerc. 1.16 e 1.20 com recurso ao software R.