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Objectivos

Metodologia/TecnoLoGia envolvida

v      Objecto da Estatística e breve nota histórica sobre a evolução desta ciência; utilidade na vida moderna.

v      Clarificação de quais os fenómenos que podem ser objecto de estudo estatístico; exemplificação de tais fenómenos com situações da vida real, salientando o papel relevante da Estatística na sua descrição.

v      Recenseamento e sondagem. As noções de população e amostra. Compreensão do conceito de amostragem e reconhecimento do seu papel nas conclusões estatísticas; distinção entre os estudos e conclusões sobre a amostra e a correspondente análise sobre a população. Noções intuitivas sobre as escolhas de amostras, sobre a necessidade de serem aleatórias, representativas e livres de vícios de concepção.

v      Estatística Descritiva e Estatística Indutiva.

1.       Conhecer o desenvolvimento histórico da Estatística.

2.       Conhecer o objecto da Estatística.

3.       Interpretar e dar informações usando instrumentos estatísticos.

4.       Identificar a população e a amostra num estudo estatístico.

5.       Reconhecer razões para utilizar uma amostra.

6.       Conhecer diferentes formas de definir uma amostra.

7.       Distinguir censo de sondagem.

8.       Distinguir Estatística Descritiva de Estatística Indutiva.

9.       Classificar os atributos estatísticos.

Proceder cuidadosamente ao planeamento da experiência que conduz à recolha dos "dados" que serão objecto de tratamento estatístico.

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Objectivos

Metodologia/TecnoLoGia envolvida

v      Análise gráfica de atributos qualitativos (gráficos circulares, digramas de barras, pictogramas) ; determinação da moda.

v      Análise de atributos quantitativos: variável discreta e variável contínua. Dados agrupados em classes.

v      Variável discreta; função cumulativa.

v      Variável contínua: tabelas de frequências (absolutas, relativas e relativas acumuladas); gráficos (histograma, polígono de frequências); função cumulativa.

v      Medidas de localização de uma amostra: moda ou classe modal; média; mediana; quartis.

v      Medidas de dispersão de uma amostra: amplitude; variância; desvio padrão; amplitude interquartis.

v      Discussão das limitações destas estatísticas.

v      Diagramas de "extremos e quartis". 

1.       Conhecer as fases do método estatístico.

2.       Calcular percentagens e estimativas.

3.       Fazer cálculos arredondando números.

4.       Construir gráficos circulares, pictogramas e gráficos de barras relativos a variáveis discretas.

5.       Interpretar informações dadas através de gráficos.

6.       Representar a função cumulativa para uma variável discreta.

7.       Elaborar tabelas de frequências.

8.       Construir um histograma e o polígono de frequências.

9.       Representar a função cumulativa para uma variável contínua.

10.    Construir o pictograma e o polígono de frequências acumuladas.

11.    Conhecer e aplicar o símbolo de somatório.

12.    Calcular a média.

13.    Determinar a moda;

14.    Identificar a  classe modal e representar geometricamente a moda.

15.    Calcular a mediana.

16.    Determinar os quartis.

17.    Construir um diagrama de extremos e quartis.

18.    Interpretar o significado das medidas de localização.

19.    Conhecer e interpretar diferentes tipos de gráficos.

Usar a calculadora gráfica e o computador.

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Objectivos

Metodologia/TecnoLoGia envolvida

v      Diagrama de dispersão; dependência estatística; ideia intuitiva de correlação; exemplos de gráficos de correlação positiva, negativa ou nula.

v      Coeficiente de correlação e sua variação em  .

v      Definição de centro de gravidade de um conjunto finito de pontos; sua interpretação física.

v      Ideia intuitiva de recta de regressão; sua interpretação e limitações.

1.       Usar distribuições bidimensionais.

2.       Construir um diagrama de dispersão.

3.       Conhecer o significado de correlação.

4.       Determinar com a utilização da calculadora o coeficiente de correlação linear.

5.       Ter uma ideia intuitiva acerca da escala de correlação.

6.       Representar a recta de regressão.

7.        

Usar a calculadora gráfica e o computador.