Esta aula foi leccionada antecipadamente no dia 2 de Maio (Aula extraordinária).

Ainda assim haverá aulas de resolução de exercícios e esclarecimento de dúvidas dia 4 de Junho às 15 e ci 7 de Junho às 10h.

Introdução à teoria da amostragem (continuação) .  Amostragem aleatória simples sem reposição. Propriedades. Determinação da dimensão mínima da amostra para uma confiança e uma tolerância dadas. Resolução de exercícios.

Introdução à teoria da amostragem.  Amostragem aleatória simples com e sem reposição. Propriedades e Resolução de exercícios.

Continuação da revisão de Testes de Hipóteses. Testes de normalidade e testes de ajustamento.

Testes do qui-quadrado em tabelas de contingência. Resolução de exercícios.

Análise do trabalho de grupo. Continuação da revisão sobre  Inferência Estatística.  Intervalos de confiança: Intervalo de confiança para a diferença de duas médias populacionais no caso de amostras independentes e emparelhadas. Introdução aos Testes de Hipóteses. Ilustração resolvendo o exemplo do slide 159.  

Resolução de exercícios no R.

Definição da data de entrega do 2º trabalho – dia 14 de  Maio

Feriado Nacional

Continuação da revisão sobre  Inferência Estatística. Relembrando e ilustrando o conceito de amostra aleatória. Intervalos de confiança: Intervalo de confiança para o valor médio de uma população, para a proporção, para a diferença de duas médias populacionais.

Resolução de exercícios no R.

Continuação do estudo do modelo normal ou de Gauss. A soma e a média de normais independentes.

O Teorema limite central. Ilustração no R.

Mais algumas distribuições importantes: a distribuição qui-quadrado e a distribuição t-Student.

Breve revisão à Inferência Estatística. Intervalos de confiança: definição, interpretação Intervalo de confiança para o valor médio de uma população.

Resolução de exercícios no R.

Exercícios no R de aplicação do modelo binomial.

O modelo multinomial e hipergeométrico. Definição e propriedades. Aproximação da hipergeométrica pela  binomial.

O modelo normal ou de Gauss. Propriedades e exercícios no R.

Férias da Páscoa

Teoria da Probabilidade - breve revisão. Conceitos básicos. O conceito de variável aleatória e o cálculo da probabilidade – a função de distribuição cumulativa. Variáveis aleatórias discretas e parâmetros.

 Principais distribuições (leis) discretas: a distribuição uniforme discreta e a  distribuição binomial. Exercícios com o  R.

Análise exploratória de dados bivariados: variável quantitativa vs variável quantitativa, a correlação e a regressão; o  modelo de regressão linear simples. Variável qualitativa vs variável qualitativa e variável qualitativa vs variável quantitativa. Medidas de associação -- o Qui-quadrado; o coeficiente de contingência e o coeficiente de contingência modificado, o coeficiente V de Cramér e  coeficiente de correlação de Spearman. Sua interpretação. Exemplos no R.

Continuação do estudo de indicadores para dados univariados de natureza quantitativa: quantis. O boxplot.Algumas notas de considerações sobre o 1º trabalho

Exercícios no R.

 Leitura e escrita de ficheiros  o R

Ainda  a. manipulação de  data frames. Selecção de subconjuntos.

Continuação do estudo da análise exploratória e visualização de dados univariados: dados de natureza qualitativa ordinal, dados de natureza quantitativa discreta e contínua. Gráficos e indicadores.

Resolução de exercícios no R

Continuação de estudo de  objectos do R—Vector, Matrix, Factor, List, Data Frame

Leitura de ficheiros.

Lidar com Data Frames.

Análise exploratória de dados univariados: tabelas e gráficos para dados de natureza qualitativa.

A função summary( ) numa data frame.

Exercícios no R.

Apresentação do Programa. Bibliografia. Avaliação.

Análise de dados em Ciências Socias: tipos de dados; escalas de medida. Conceitos básicos e objectivos. Escolha do software estatístico R.

Breve introdução ao ambiente R: lidar com packages.; uso de scripts.
Estrutura e manipulação de dados no R. Os objectos do R—Vector.