Objetivos conceptuais (OC)
1. Dominar conceitos relativos à análise exploratória de dados
2. Dominar as bases da teoria da amostragem
3. Dominar os testes de hipóteses
4. Alargar os conceitos de correlação e regressão aos modelos lineares generalizados (GLM)
5. Reconhecer métodos de classificação e de ordenação
6. Compreender a utilização de um questionário
7. Enquadrar o conceito de fiabilidade
8. Distinguir taxas de avaria constantes ou variáveis
9. Identificar curvas de vida típicas
Competências
Gerais (CG)
1. Trabalhar em equipa
2. Consultar bibliografia/elaborar sínteses
3. Redigir um relatório técnico
Específicas (CE)
1. Desenvolver o raciocínio estatístico
2. Sugerir tratamentos de dados
3. Calcular o número de amostras
4. Aplicar testes de hipóteses
5. Calcular correlações, regressões e GLM
6. Usar métodos de classificação/ordenação
7. Analisar a coesão das escalas de um questionário
8. Simular variáveis aleatórias em fiabilidade
9. Calcular e discutir fiabilidade e manutenção
1. Análise exploratória de dados
Distribuições e tabelas
Estatísticas e gráficos
2. Amostragem
Intervalos de confiança
Número de amostras e margem de erro
3. Testes de hipóteses
Comparação de duas ou k amostras
Testes paramétricos e não paramétricos
4. Correlação, regressão e GLM
Correlação e regressão linear simples
Regressão múltipla
GLM
Máxima verosimilhança
Modelos hierárquicos
5. Métodos de classificação e ordenação
Análise de grupos
Análise discriminante
Análise de componentes principais
6. Questionários
A estrutura do questionário
Validação de escalas
7. O conceito de fiabilidade
Vertentes da fiabilidade
Fiabilidade e estatística
8. Variáveis aleatórias
Fundamentos
Exponencial negativa e distribuição de Weibull
9. Associação de equipamentos
Diagrama de bloco
Configurações e redundância
10. Fiabilidade humana
Erros humanos
Erros x custo das inspeções/verificações
11. Disponibilidade de sistemas reparáveis
Disponibilidade e manutibilidade
Taxas de avarias e de reparações
São utilizadas palestras curtas para introduzir os temas em estudo. Os conceitos e as definições são apresentados de um modo sucinto. É evitada a lecionação de receitas estatísticas mas valorizada a aplicação concreta de ferramentas e simulações. São explorados exemplos e resolvidos exercícios, de modo a consolidar os conhecimentos e a desenvolver competências. As aulas decorrem numa sala de informática e são utilizados ficheiros tutoriais com as instruções a seguir e ficheiros de dados que incluem os resultados esperados. Estimulase a interpretação e discussão dos resultados. A avaliação inclui a resposta a um questionário individual sobre fiabilidade e a redação de um relatório elaborado em grupo (2-3 alunos) relativo à estatística, com o objetivo de desenvolver e aferir várias competências (CG1-CG3). O questionário abrangerá todos os tópicos de fiabilidade e alguns do exemplos lecionados. No relatório sobre estatística serão desenvolvidos três dos tópicos estudados nas aulas.
Afonso, A. & C. Nunes (2011). Estatística e probabilidades: aplicações e soluções em SPSS. Escolar Editora,
Lisboa, 554 pp.
Gotelli, N. J. & A. M. Ellison (2004). A primer of Ecological Statistics. Sinauer Associates, Inc., Sunderland, 510 pp.
Heeringa, S. G., B. T. West, P. A. Berglund (2010). Applied survey data analysis. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton,
FL, 467 pp.
Hill, M. M., A. Hill (2009) Investigação por questionário, 2ª ed. Edições Sílabo, Lisboa, 377 pp.
Oliveira AG (2008) Bioestatística, Epidemiologia e Investigação. Teoria e Aplicações. LIDEL, Lisboa, 255 pp.
Qian S.S. (2010) Environmental and ecological statistics with R. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, 421 pp.
Reis E (2001) Estatística multivariada aplicada. 2ª Edição. Edições Sílabo, Lisboa.
Smith, David J. (2011) Reliability, maintainability and risk: practical methods for engineers, 8th ed. Elsevier, Amsterdam, 440 p.
Zuur A.F., E.N. Ieno & G.M. Smith (2007) Analysing ecological data. Springer, New York, 672 pp.
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