Linguagem de Programação R (https://cran.r-project.org/) & Plug-in EZR
Objetivos de Aprendizagem (conhecimento, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)
A aprovação nesta unidade curricular certifica que o aluno adquiriu conhecimentos fundamentais de Matemática e Estatística com recurso a software livre e de código aberto. Espera-se do aluno aprovado as seguintes capacidades: (i) utilizar um vocabulário preciso com recurso a notações matemáticas para descrever abstracções e desenvolver um raciocínio formal útil no âmbito da Informática e da Ciência da Computação; (ii) representar conjuntos e realizar operações com eles, e de formalizar e resolver problemas no âmbito da Teoria de Conjuntos; (iii) realizar cálculos com proposições lógicas, deduzir os valores lógicos das variáveis proposicionais, e de traduzir afirmações em linguagem comum para proposições lógicas e vice-versa. O aluno será capaz de através da definição de acontecimentos proceder ao cálculo da probabilidade de determinado acontecimento;(iv)analisar e interpretar conjuntos de dados de acordo com determinado problema em estudo e com recurso a software apropriado.
Conteúdos programáticos
1. Teoria de Conjuntos 1.1. Noção de Conjunto. Definição dos Conjuntos: por extensão e compreensão. 1.2. Pertença e Inclusão. 1.3. Operações sobre conjuntos. 1.4. Diagramas de Venn. 1.5. Cardinalidade de um conjunto 2. Teoria de probabilidades 2.1 Acontecimentos 2.2. Experiência aleatória 2.3 Definição clássica e frequencista de probabilidade 2.4 Axiomática de Kolmogorov 2.5 Probabilidade condicional e independência de acontecimentos 3. Introdução à Estatística com o software R 3.1 Comandos e funcionalidades do R 3.2 Tipos de dados e variáveis 3.3 Organizar os dados e resumir a informação: medidas de localização e dispersão 3.4 Representações gráficas 3.5 Casos de estudo com recurso ao software R.
Demonstração da Coerência dos Conteúdos Programáticos com os Objetivos de Aprendizagem da Unidade Curricular
Os conteúdos programáticos estão em linha com os objetivos da unidade curricular dado que o programa foi concebido para abordar os conceitos base de estatística descritiva, teoria de conjuntos e teoria das probabilidades. As metodologias e técnicas implementadas apresentam uma relação estreita com os objetivos. As referidas técnicas são aplicadas com recurso a software estatístico, o que permite a análise e tratamento de um grande volume de informação de forma rápida. Desta forma a informação a ser analisada terá como suporte à tomada de decisão metodologia quantitativa.
Metodologia de Ensino (Avaliação incluída)
Recorre-se à avaliação contínua (2 testes com igual ponderação, com nota mínima de 8 valores) ou exame final (sem prova oral). Apenas serão admitidos à avaliação por frequências, os alunos que tenham uma assiduidade mínima de 2/3 das aulas, caso contrário serão avaliados por exame. A metodologia de ensino terá como base os seguintes preceitos: 1. Exposição da matéria teórico/prática com recurso, sempre que possível, a casos práticos; 2. Resolução de fichas de exercícios, referentes a cada tópico do conteúdo programático; 3. Interacção permanente com os discentes, com o objectivo de no início de cada aula rever de forma breve os conceitos principais ministrados na aula anterior e esclarecer eventuais dúvidas;
4. Incentivar os discentes para a implementação das metodologias expostas na resolução de problemas.
Demonstração da Coerência das Metodologias de Ensino com os Objetivos de Aprendizagem da Unidade Curricular
Pretende-se que os alunos adquiram competências relacionadas com a estatística descritiva, teoria de conjuntos e teoria da probabilidade. Para o efeito os alunos têm de aprender a resolver problemas elementares sobre as diversas metodologias e técnicas, problemas esses presentes nas diversas fichas práticas que integram a unidade curricular. O regime de avaliação foi concebido para medir até que ponto as competências foram de facto assimiladas.
Bibliografia de consulta (existência obrigatória)
Pedrosa, A., & Gama, S. (2004). Introdução computacional à probabilidade e estatística.
Crawley, M. J. (2012). The R book. John Wiley & Sons.
Elizabeth, R. E. I. S. (2009). Estatística descritiva. 7ª Edição-2ª Reimpressão. Lisboa: Edições Sílabo.
Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. Sage publications.
