Disciplina básica de Probabilidades e Estatística, em que se ensinam os fundamentos destas duas áreas científicas.

Aquisição de conhecimentos elementares sobre a teoria das probabilidades, nomeadamente sobre probabilidade, probabilidade condicional, independência, variáveis aleatórias, sua distribuição, seus momentos e outras suas características, e o Teorema Limite Central e suas aplicações.

Aquisição de conhecimentos fundamentais de estatística, como a noção de população, amostra e amostra aleatória, estimador, sua distribuição por amostragem e outras suas propriedades, estimação pontual, estimação por intervalo de confiança, testes de hipóteses e regressão linear simples.

Programa abreviado da disciplina

1. Introdução à Teoria das Probabilidades

2. Variáveis aleatórias e suas distribuições de probabilidade

3. Momentos de variáveis aleatórias

4. Algumas distribuições importantes

5. Vectores aleatórios

6. Teorema Limite Central

7. Estimação pontual

8. Estimação por intervalo de confiança

9. Testes de hipóteses

10. Regressão linear simples

Guimarães e Cabral (1997). Estatística. McGraw-Hill.

Montgomery e Runger (2002). Applied Statistics and Probability for Engineers. Wiley.

Mood, Graybill e Boes (1974). Introduction to the Theory of Statistics. McGraw-Hill.

Murteira, B., Ribeiro, C., Silva, J. e Pimenta, C. (2007). Introdução à Estatística, 2ª edição. McGraw-Hill

Paulino e Branco (2005). Exercícios de Probabilidade e Estatística. Escolar Editora.

Pestana, D. e Velosa, S. (2002). Introdução à Probabilidade e à Estatística. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa.

Rohatgi (1976). An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics. Wiley.

Sokal e Rohlf (1995). Biometry. Freeman.

Tiago de Oliveira (1990). Probabilidades e Estatística: Conceitos, Métodos e Aplicações, vol. I, II. McGraw-Hill.

Conhecimentos básicos de análise matemática, salientando-se algumas noções topológicas, limites de sucessões, primitivas, integrais e funções de mais de uma variável.