Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Estatística e Análise de Dados
Departamento / Department
Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia
Ano letivo / Execution Year
2022/2023
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Não se aplica.
Objetivos Gerais / Objectives
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá: 1. Conhecer e utilizar os principais conceitos de estatística. 2. Conhecer e saber aplicar o modelo de regressão linear múltipla a diferentes tipos de dados: seccionais, temporais e dados em painel. 3. Conhecer e saber aplicar os modelos Logit e Probit, a situações concretas. 4. Conhecer e saber aplicar o modelo Tobit a dados censurados. 5. Ser capaz de trabalhar com os packages informáticos mais importantes (EXCEL e R/RStudio e SPSS): as sessões decorrerão sempre na sala de computadores.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, sejam capazes de aplicar a análise de dados univariada e multivariada a problemas concretos, em contextos empresariais e das instituições em geral.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1. Inferência Estatística: revisão 2. Análise de Correlação e Modelo de Regressão Linear Simples 3. Modelo de Regressão Linear Múltipla (MLRM). 4. Testes de Especificação e de Quebras de Estrutura 5. Hipóteses do MLRM: Normalidade e Multicolinearidade 6. Hipóteses do MLRM: Heteroscedasticidade 7. Hipóteses do MLRM: Autocorrelação 8. Hipóteses do MLRM: Exogeneidade estrita 9. Modelos com variável dependente binária: LOGIT and PROBIT 10. Modelos com variável dependente censurada
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
Esta "demonstração de coerência" decorre da interligação dos conteúdos programáticos com os objectivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1 - 1. Inferência Estatística: revisão OA2 - Pontos do programa: 2. a 8. OA3 - 9. Modelos com variável dependente binária: LOGIT and PROBIT OA4 - 10. Modelos com variável dependente censurada OA5 ? Todos
Avaliação / Assessment
A avaliação processa-se em Avaliação Periódica ou Avaliação por Exame. A avaliação periódica é constituída por um trabalho de grupo (40%) e o exame final (60%) que abarca toda a matéria e cuja nota mínima terá de ser superior ou igual a 7.5 valores. A avaliação periódica obriga a uma assiduidade mínima de 66.67% das aulas. A avaliação por exame consiste na realização de um exame com uma ponderação de 100%. No teste e no exame os alunos podem usar uma calculadora e uma folha com notas.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
O aluno deverá adquirir e/ou desenvolver competências de análise e síntese, de pesquisa, de crítica, de comunicação escrita e oral conforme os objectivos definidos. Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): 1. Expositivas (quadros teóricos de referência) 2. Participativas (análise e resolução de exercícios práticos) 3. Ativas (trabalhos individuais e de grupo) 4. Experimentais (desenvolvimento e exploração de modelos em computador) 5. Auto-estudo.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
Metodologias de ensino-aprendizagem (MEA) 1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. Objectivos de aprendizagem (0A): Todos. 2. Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos. Objectivos de aprendizagem (0A): OA1. a OA4. 3. Ativas, com realização de trabalhos individuais e de grupo. Objectivos de aprendizagem (0A): OA1 a OA3 4. Experimentais, em laboratório, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador. Objectivos de aprendizagem (0A): OA5. 5. Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas. Objectivos de aprendizagem (0A): Todos
Observações / Observations
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Bibliografia Principal / Main Bibliography
Wooldridge, Jeffrey (2020), Introductory Econometrics: A Modern Approach, 7th edition.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Hayashi, Fumio (2000), Econometrics, Princeton University Press. Greene, William (2018), Econometric analysis, Pearson, 8th edition.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16