ECTS: 5
Área científica: Tecnologias de Informação e Comunicação
Total de horas trabalho: 130
Total de horas de contacto: 20
O principal objectivo desta unidade curricular é criar nos estudantes, competências que lhes permitam tratar problemas envolvendo métodos de otimização, aplicar técnicas de simulação e técnicas de visualização de dados.
Espera-se que ao concluir esta unidade curricular o estudante seja capaz de:
•Reconhecer o papel e a importância das ferramentas disponíveis no R para o tratamento e análise estatística de dados;
•Identificar e saber aplicar os principais métodos de otimização usados em estatística;
•Desenvolver e aplicar técnicas de simulação;
•Identificar e explorar técnicas de visualização;
•Resolver problemas usando o programa R, envolvendo as temáticas estatísticas tratadas.
1. Programação em R
2. Otimização em Estatística
4. Simulação
5. Visualização de Dados
Christian P. Robert and George Casella (2010): Introducing Monte Carlo Methods with R, Springer-Verlag . ISBN 978-1-4419-1575-7
Maria L. Rizzo (2008): Statistical Computing with R, Chapman and Hall/CRC. ISBN: 9781584885450, ISBN 10: 1584885459.
J. E. Gentle (2005): Random Number Generation and Monte Carlo Methods 2nd Edition, Springer. ISBN 0-387-0017-6 e-ISBN 0-387-21610
Everitt, E.S. (1987): Introduction to Optimization Methods and their Application in Statistics, Chapman and Hall, ISBN:-13. 978-94-010-7917-4, e-ISBN-13: 978-94-009-3153-4, DOI: 10.1007/978-94-009-3153-4
E-learning (completamente online).
A avaliação tem caráter individual e implica a coexistência de duas modalidades: avaliação contínua (60%) e avaliação
final (40%). Essa avaliação será desenvolvida na aplicação de formas diversificadas, definidas no Contrato de Aprendizagem da
unidade curricular.
