Sumários

6ª Aula Teórica

2 Outubro 2020, 08:30 • Manuela Neves

Correcção dos cálculos pedidos na aula anterior para os dados do Exemplo 5.Conclusão do estudo das propriedades do coeficiente de correlação.
Condições de admissibilidade da existência de uma recta a ajustar aos dados de uma amostra. O método dos mínimos quadrados. A determinação dos coeficientes da recta de regressão.
[slides 52-59]
Exercícios sugeridos:  1.28 e) ; 1.29 d)  calcular  a recta de regressão para os dados do Exemplo 5 dos slides.

5ª Aula Teórica

1 Outubro 2020, 14:45 • Manuela Neves

Correcção do exercício 1.28 a), b), c) e d).Introdução à Estatística Descritiva a duas dimensões: objectivos. A noção de relação estatística entre duas variáveis.Tabela de contingência e diagrama de  dispersão: interpretação. A nuvem de pontos.
Frequências marginais. Médias e variâncias marginais. A covariância: definição e interpretação.Dedução da fórmula computacional da covariância. Propriedades da covariância. 
O coeficiente de correlação (de Pearson). Definição, interpretação  e propriedades (início).
[slides 40-52]
Exercícios sugeridos: 1.29 a), b) c) e calcular médias, variâncias e a covariância  para os dados do Exemplo 5 dos slides.

5ª Aula Teórica

1 Outubro 2020, 11:15 • Manuela Neves

Correcção do exercício 1.28 a), b), c) e d).Introdução à Estatística Descritiva a duas dimensões: objectivos. A noção de relação estatística entre duas variáveis.Tabela de contingência e diagrama de  dispersão: interpretação. A nuvem de pontos.
Frequências marginais. Médias e variâncias marginais. A covariância: definição e interpretação.Dedução da fórmula computacional da covariância. Propriedades da covariância. 
O coeficiente de correlação (de Pearson). Definição, interpretação  e propriedades (início).
[slides 40-52]
Exercícios sugeridos: 1.29 a), b) c) e calcular médias, variâncias e a covariância  para os dados do Exemplo 5 dos slides.

Aula prática 2 (Turma extra)

30 Setembro 2020, 08:15 • Fernanda Maria dos Reis Torroaes Valente

Estatística descritiva a uma dimensão: diagrama de barras e histograma (com classes de amplitude constante e variável), cálculo de quantis e indicadores de dispersão; identificação de possíveis outliers; caixa de bigodes ( boxplot). Resolução dos exercícios 1.8 a) b) e 1.16 no R (alguns objectos em R - vectores, data.frames e listas; as funções table, sum, cumsum hist; a lista resultado da função hist e as suas componentes; as funções sort, quantile, mean, median e boxplot). TPC: resolver ex. 1.16 c) d), 1.22, 1.24

Aula prática nº 3 - Turma 2

29 Setembro 2020, 14:30 • Mariana da Silva Gomes Mota

Estatística descritiva a uma dimensão: indicadores de localização e dispersão para dados exactos e dados agrupados em classes, construção e interpretação de histogramas e boxplots. Funções boxplot, hist. Utilização da fórmula de cálculo da variância. Exerc. 1.12 c) e d) manualmente e no R, exerc. 1.16 manualmente e no R, exerc. 1.18, exerc. 1.20 a) b), preparação da alínea c), exerc. 1.23 e exerc. 1.24 a) b). TPC 1.24 c) d), 1.25, 1.26, 1.27.