1. Construir modelos aplicados à resolução de problemas concretos para dados que apresentem dependências no espaço e/ou no tempo;
2. Implementar computacionalmente, usando software apropriado, os diversos modelos;
3. Ser capaz de concluir sobre as vulnerabilidades do modelo e corrigir as respetivas insuficiências, de criticar as
4. soluções encontradas e perceber de que forma estas podem ser melhoradas;
5. Compreender a distinção entre estatística clássica e Bayesiana, aplicá-las no tratamento e análise de dados espaciais e/ou temporais e em problemas de previsão.

Ficha de Unidade Curricular