Sumários

7ª Aula

15 Abril 2026, 14:00 • Diogo Joaquim Martins Morgado

Introdução aos modelos de previsão de classificação. Conceitos fundamentais e aplicações. Árvores de decisão: princípios de funcionamento e estrutura. Diferentes algoritmos de árvores de decisão. Regras de partição e critérios de divisão. Interpretação e visualização das árvores de decisão. Avaliação da qualidade dos modelos de classificação.

6ª Aula

25 Março 2026, 14:00 • Diogo Joaquim Martins Morgado

Realização de um exercício de regressão linear no SPSS Statistics, envolvendo a estimação do modelo, a verificação dos pressupostos estatísticos e a análise das medidas de ajustamento. 

Posteriormente, foi produzido um relatório (trabalho de grupo) com a interpretação dos pressupostos, do modelo e da sua qualidade.

5ª Aula

18 Março 2026, 14:00 • Diogo Joaquim Martins Morgado

Realização de um exercício prático no SPSS Modeler. 
Exposição dos conceitos de regressão linear simples e regressão linear múltipla, incluindo o cálculo dos modelos, a apresentação dos pressupostos estatísticos, métodos de interpretação dos parâmetros e critérios de avaliação da qualidade dos modelos.

4ª Aula

11 Março 2026, 14:00 • Diogo Joaquim Martins Morgado

Introdução ao IBM SPSS Modeler: apresentação da interface e do conceito de fluxos (streams) de análise. Exploração da paleta de nós (source, record, field, model e output). Importação de dados (Excel, CSV, entre outros) e procedimentos básicos de preparação, limpeza e transformação de dados. Utilização de nós principais: fontes de dados, operações sobre registos, operações sobre variáveis. Criação de tabelas e gráficos. Realização de exercício prático de aplicação.

3ª Aula

4 Março 2026, 14:00 • Diogo Joaquim Martins Morgado

Introdução ao IBM SPSS Statistics: 

  • Apresentação dos principais menus e opções do programa. 
  • Inserção de dados, criação e definição de variáveis, e seleção de casos. 
  • Elaboração de tabelas e gráficos. 
  • Cálculo de medidas de tendência central e de dispersão. 
  • Realização de testes t. 
  • Realização de exercícios práticos de aplicação.