Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
L0104
Acrónimo :
L0104
Ciclo :
1.º ciclo
Línguas de Ensino :
Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :
Inglês

Carga Horária / Course Load


Semestre :
1
Créditos ECTS :
6.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
54.0h/sem
Aula Prática e Laboratorial (PL) :
0.0h/sem
Trabalho de Campo (TC) :
0.0h/sem
Seminario (S) :
0.0h/sem
Estágio (E) :
0.0h/sem
Orientação Tutorial (OT) :
1.0h/sem
Outras (O) :
0.0h/sem
Horas de Contacto :
55.0h/sem
Trabalho Autónomo :
95.0
Horas de Trabalho Total :
150.0h/sem

Área científica / Scientific area


Estatística e Análise de Dados

Departamento / Department


Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia

Ano letivo / Execution Year


2024/2025

Pré-requisitos / Pre-Requisites


Não existem

Objetivos Gerais / Objectives


No final da UC, o estudante deverá ser capaz de ler/entender a literatura relacionada com a utilização da Estatística nos domínios da Economia e Gestão, aplicar corretamente as técnicas de análise estatística apropriadas na resolução de problemas concretos na sua área e desenvolver a capacidade de transmitir de forma adequada e clara a interpretação dos resultados.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes


OA1: Proceder à análise inicial de dados amostrais utilizando as técnicas básicas de Estatística Descritiva. OA2: Definir os principais conceitos de teoria de probabilidades, variáveis aleatórias e distribuições estatísticas. OA3: Utilizar as distribuições teóricas mais importantes no cálculo de probabilidades em problemas nas áreas da Economia e Gestão. OA4: Compreender as distribuições amostrais teóricas mais importantes na realização de inferência estatística em problemas nas áreas da Economia e Gestão. OA5: Identificar e aplicar métodos de estimação e testes de hipóteses no âmbito de problemas aplicados à Economia e Gestão.

Conteúdos Programáticos / Syllabus


CP1: Noções de Estatística Descritiva (univariada e bivariada). CP2: Revisões da Teoria das Probabilidades. CP3: Variáveis aleatórias (funções de variáveis aleatórias e seus parâmetros). CP4: Principais distribuições teóricas de variáveis aleatórias discretas e contínuas. CP5: Distribuições amostrais teóricas. Distribuições das estatísticas mais importantes. CP6: Estimação de parâmetros: pontual e por intervalos para a média, a proporção, a variância e a diferença de médias. CP7: Testes de Hipóteses: Testes paramétricos para a média e para a comparação de médias.

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes


O conteúdo da unidade curricular está fortemente alinhado com os objetivos de aprendizagem especificados. O OA1 é atingido em CP1, onde são utilizadas técnicas de estatística descritiva univariada e bivariada para efetuar a análise de dados. O OA2 é atingido através de CP2, CP3 e CP4, abrangendo a teoria das probabilidades, variáveis aleatórias e suas distribuições, estabelecendo uma base sólida para a compreensão dos conceitos estatísticos. OA3 alinha-se com CP4, utilizando distribuições teóricas para calcular probabilidades essenciais para a tomada de decisões em Economia e Gestão. OA4 é abrangido por CP5, centrando-se em distribuições amostrais cruciais para a estatística inferencial. O OA5 é suportado por CP5, CP6 e CP7, que fornecem métodos de estimação de parâmetros e testes de hipóteses, permitindo a aplicação prática da inferência estatística em problemas de Economia e Gestão.

Avaliação / Assessment


A aprovação na disciplina realiza-se por avaliação ao longo do semestre ou por exame final. Avaliação ao longo do semestre: 3 testes (com igual peso cada). - A nota final corresponde à média das notas dos 3 testes. Aprovação com nota final mínima de 10 valores. - A nota mínima em cada teste é de 7,5 valores. - Assiduidade mínima de presença em 2/3 das aulas. Avaliação por exame: Exame escrito (peso: 100%). Aprovação com nota mínima de 10 valores. A equipa docente pode convocar uma prova oral após a realização de qualquer instrumento de avaliação. Poderá ainda ser requerida uma oral no caso da classificação ser igual ou superior a 18 valores e caso o aluno não compareça na oral, a classificação final será de 16 valores.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies


ME1: Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. ME2: Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos. ME3: Auto-estudo relacionado com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no planeamento das aulas.

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 UC requer conceitos teóricos, fundamentais para a compreensão dos diferentes conteúdos programáticos, e também a experimentação prática e a aplicação dos conhecimentos adquiridos, o que também implica trabalho autónomo por parte do estudante. As metodologias de ensino permitem abranger todos os objetivos de aprendizagem.

Observações / Observations


Os alunos abrangidos pelo Regulamento Interno para Estudantes com Estatutos Especiais deverão contactar com o docente da UC, ou com o Coordenador da mesma, na primeira semana de aulas de cada semestre, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC.

Bibliografia Principal / Main Bibliography


Anderson , D., Sweeney, J., Williams, T., Camm, J., Cochran, J.J., Freeman, J. & Shoesmith, E. (2024) Statistics for Business and Economics, 6ª ed. CENGAGE learning EMEA. Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2021) Estatística Aplicada, Vol. 1, 7.ª ed., Lisboa: Edições Sílabo. Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2019) Estatística Aplicada, Vol. 2, 6.ª ed., Lisboa: Edições Sílabo. Triola, M. F. (2023). Essentials of Statistics, 7ª ed., New York: Pearson.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


Hogg, R. V., Tanis, E.A. & Zimmerman, D.L. (2018). Probability and Statistical Inference, 10th ed., NJ: Pearson. Navarro, D.J. & Foxcroft, D.R. (2022). Learning statistics with jamovi: a tutorial for psychology students and other beginners. (Version 0.75). DOI: 10.24384/hgc3-7p15 Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2024) Exercícios de Estatística Aplicada, Vol. 1, 4.ª ed., Lisboa: Edições Sílabo. Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2021) Exercícios de Estatística Aplicada, Vol. 2, 3.ª ed., Lisboa: Edições Sílabo.

Data da última atualização / Last Update Date


2024-07-24