Feriado.

Realização do 2º teste.

Revisões da matéria para o 2º teste

Conceitos básicos de inferência estatística. Exercício 28.

Distribuição normal. Propriedades. Teorema do limite central. Exercícios de revisão: P17,P18. Aproximações: exercício P14.

Distribuição normal. Propriedades (cont). Exercício 25c)d)e). Teorema do limite central. Exercícios 26, 27.

Distribuição normal. Propriedades. Exercícios 24, 25a) b).

Distribuição de Poisson. Exercício 22. Distrubuição uniforme contínua. Exercício P10 (exercícios de revisão). Distribuição normal. Exemplos e cálculo de probabilidades.

Distribuição binomial. Exercício 20 d). Distribuição de Poisson. Exercício 21.

Feriado.

Distribuições de probabilidade discretas: uniforme discreta e binomial. Exercícios 19), 20a)b)c).

Pares aleatórios discretos: caracterização, função massa de probabilidade conjunta, tabela
de contingência e distribuições de probabilidade marginais. Independência de duas variáveis
aleatórias discretas. Parâmetros de pares aleatórios (definição e respectivas propriedades):
valor esperado de uma função de um par aleatório, covariância de duas variáveis aleatórias
e coeficiente de correlação. Exercício 17.

Propriedades do valor médio, variância e desvio padrão de uma v.a.  Definição de quantil de uma v.a.. Exercícios 15d) e 16.

Variável aleatória contínua. Função densidade e função distribuição cumulativa. Valor médio e variância.

Exercícios: 11, 15a)b)c)e).

Realização do 1º teste.

Resolução de exercícios de revisão para o 1º teste.

Variável aleatória discreta. Função massa de probabilidade e função distribuição cumulativa. Parâmetros de v.a. discreta: valor médio e variância. exercícios: 13), 14).

Férias da Páscoa

Férias da Páscoa

Teorema da probabilidade total e teorema da Bayes. Exercícios 7, 8. Noção de variável aleatória. Variável aleatória discreta: função massa de probabilidade, função distribuição cumulativa, valor médio (definição) e variância (definição). Exercício 12.

Revisões de fundamentos de probabilidade. Exercícios 1, 3, 4, 5.

Estatística descritiva a duas dimensões. Resolução de exercícios: 10, 11, 12.

Regressão linear simples: o critério dos mínimos quadrados. Coeficiente de regressão: Interpretação. Precisão da recta de regressão: o coeficiente de determinação e sua interpretação. Resolução do exercício 8 d) e) f) g) h). TPC: exercício 8 i)

Estatística descritiva a duas dimensões. Indicadores para dados bidimensionais: covariância e coeficiente de correlação. Algumas propriedades da covariância. A regressão linear simples. Exercício 8 a)b)c).

Introdução ao R. Objectos de tipo list e objectos de tipo dataframe. Leitura de ficheiros. Resolução do exercício 2.

Resolução de exercícios: Exercício 3 - Dados agrupados em classes de amplitude constante; Exercício extra ED4 (disponível nos exercícios de revisão) - Dados agrupados em classes de amplitude variável. Cálculo de indicadores para dados agrupados em classes. Propriedades da média, variância e desvio padrão. T.P.C:  exercício 5.

Estatística descritiva. Indicadores numéricos de localização e de dispersão. Construção do boxplot.

Resolução do exercício 1 para os conjuntos de dados I e III. (com e sem o auxílio do software R).

Estatística descritiva. Indicadores numéricos de localização e de dispersão. Exemplos. Revisões de somatórios. Exercícios.

Introdução ao software R. resolução do exercício 1a) ii) com o conjunto de dados III.

Estatística Descritiva: conceitos básicos, classificação das variáveis. Tabelas de frequência e representação gráfica. Exercício 1a) i) ii) para os conjuntos de dados I, II, IV.