Currículo
Estatística e Análise de Dados em Zootecnia EAD_Zoo
Contextos
Groupo: MEZ 2024-2025 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Esta disciplina visa complementar a formação básica dos alunos em Estatística, desenvolvendo em particular o estudo do Modelo Linear (Regressão Linear e Análises de Variância), bem como os métodos não-paramétricos fundamentais. Pretende-se que os alunos adquiram formação tanto teórica como aplicada nas várias matérias. As aplicações serão com recurso ao software estatístico R.
Programa
O Modelo Linear: O Modelo Linear como visão integrada das Regressões Lineares e Análise de Variância. A Regressão Linear Simples e Múltipla como técnica descritiva e como técnica inferencial; variantes da regressão linear. Conceitos de delineamento experimental. Análises de Variância de efeitos fixos: os modelos a um e a vários factores, sem e com interacções; modelos com hierarquização de factores. Análise de Variância de efeitos aleatórios: o modelo a um factor. Métodos não paramétricos: testes não-paramétricos baseados numa amostra, em duas amostras (independentes ou emparelhadas) e versões não-paramétricas da ANOVA.
Método de Avaliação
A avaliação de conhecimentos faz-se (i) por testes; ou (ii) por exame final.
O aproveitamento por testes obtém-se com uma classificação média (ponderada) igual ou superior a 9,5 valores no conjunto de dois testes a realizar, desde que em nenhum dos testes a classificação seja inferior a 8,0 valores.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 0.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Data Analysis and Graphics Using R, Cambridge University Press: Maindonald e Braun 2003
- Noções básicas de Álgebra, Análise Matemática e Estatística (ver por exemplo bibliografia das cadeiras correspondentes do 1o Ciclo ISA).: - -
- Applied Regression Analysis, John Wiley & Sons: Draper e Smith 1981
- Applied Linear Regression Models, IRWIN: Neter, Kutner, Nachtsheim e Wasserman 1996
- Applied Linear Statistical Models, IRWIN: Neter, Kutner, Nachtsheim e Wasserman 1996