Objetivos Gerais:

1 - Pretende-se, em primeiro lugar, que os alunos conheçam e explorem as potencialidades da linguagem (gratuita e de código aberto) R, em várias áreas da Estatística (capítulos I, II, e III).
2 - Além disso, espera-se que ampliem o leque de conhecimentos em estimação e simulação estatística (capítulos IV e V).
3 - Deste modo, os alunos ficam munidos de uma ferramenta estatística/informática que lhes permitirá, no futuro, solucionar problemas da sua área sem necessidade de recorrer a investimentos em software matemático e/ou estatístico. A breve incursão em programação (nos capítulos I, IV, V e VI) tem por objetivo o desenvolvimento de competências nos alunos de forma a que possam enfrentar novos desafios, nomeadamente no que diz respeito a problemas sem solução nos softwares estatísticos tradicionais.

Conteúdos / Programa:

1 - Os conteúdos programáticos estão organizados em seis capítulos: P1 - O que é o R? Primeiros passos.
2 - P2 - O R Commander: um ambiente gráfico.
3 - P3 - Revisão estatística com recurso ao R.
4 - P4 - Máxima verosimilhança e o algoritmo EM.
5 - P5 - Simulação: método de Monte Carlo.
6 - P6 - R: tópicos avançados.

Bibliografia / Fontes de Informação:

Landau, David P. e Binder, Kurt , 2005 , A guide to Monte Carlo simulations in statistical physics , Cambridge University Press
Braun, W. John e Murdoch, Duncan J. , 2007 , A First Course in Statistical Programming with R. , Cambridge University Press
Dalgaard, Peter , 2002 , Introductory Statistics with R , Springer, New York
Dennis, Brian , 2013 , The R Student Companion , The R Series, CRC Press, Taylor & Francis Group
Fox, John , 2005 , The R Commander: A Basic-Statistics Graphical User Interface to R , Journal of Statistical Software
Maindonald, John e Braun, John , 2003 , Data Analysis and Graphics Using R - an Example-based Approach , Cambridge University Press
McLachlan, G.J. e Krishnan, T , 1997 , The EM Algorithm and Extensions , John Wiley, New York
Torgo, Luís , 2009 , A Linguagem R. Programação para a análise de dados , Escolar Editora
Xie, Yihui , 2014 , Dynamic Documents with R and knitr , CRC Press, Taylor & Francis Group

Métodos e Critérios de Avaliação:

Tipo de Classificação: Quantitativa (0-20)

Metodologia de Avaliação:
M1-As aulas teóricas são expositivas recorrendo ao computador e ao projetor e de interação dado o tipo de UC e o número de alunos. Assim, os alunos são incentivados a intervir de forma a serem eles a descobrir o caminho a seguir. Deste modo pretende-se incutir o espírito de independência e de competência. M2-As aulas teórico-práticas destinam-se essencialmente à resolução de problemas no R pelos alunos. Contudo é feito um acompanhamento individual e se necessário, geral. M3-Esta UC pode ser vista como um bom ensaio para os futuros profissionais em Estatística e como tal propõe-se aos alunos a realização de dois trabalhos práticos individuais ou em grupo (até três alunos) com apresentação oral: um na forma de poster e o outro na forma de artigo, com ponderação de 20% e 30% respetivamente. M4-Por último existe uma avaliação individual (frequência ou exame) com partes teórica e aplicada (ponderação de 50%). Na época de recurso/melhoria podem recuperar apenas a parte relativa à frequência.