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
2023/2024
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Não existem
Objetivos Gerais / Objectives
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá: 1. Conhecer os principais conceitos utilizados na descrição de dados qualitativos e quantitativos na área da gestão. 2. Aplicar métodos de análise descritiva de dados quantitativos e qualitativos a exemplos da área da gestão e analisar os resultados obtidos. 3. Conhecer os principais conceitos associados a probabilidades, variáveis aleatórias, funções estatísticas e parâmetros. 4. Compreender as distribuições de probabilidades teóricas mais importantes para variáveis discretas e contínuas, e calcular as respetivas probabilidades. 5. Conhecer as distribuições amostrais teóricas mais importantes e saber escolher as adequadas a cada tipo de problema. 6. Saber estimar parâmetros pontualmente e distinguir os conceitos de parâmetro, estatística, estimador e estimativa.
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, conheçam os conceitos básicos de estatística descritiva, de variável aleatória e funções e parâmetros associados; conheçam as distribuições estatísticas mais importantes; e possuam conhecimentos básicos de amostragem.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1 - Estatística Descritiva 1.1 Tipos de variáveis 1.2 Tabelas de frequências e gráficos 1.3 Medidas de localização. Tendência central (média, moda e mediana) e não central (quartis e percentis) 1.4 Medidas de dispersão, assimetria e curtose 2 - Probabilidades 2.1 Revisão de conceitos 2.2 Teoremas da probabilidade total e de Bayes 3 - Variáveis aleatórias (VA) 3.1 Conceito de VA discreta e contínua 3.2 Funções de probabilidade, densidade de probabilidade e distribuição 3.3 Parâmetros 4 - Distribuições de VAs discretas 4.1 Uniforme 4.2 Bernoulli 4.3 Binomial 4.4 Poisson 4.5 Binomial negativa, geométrica e hipergeométrica 5 - Distribuições de VAs contínuas 5.1 Uniforme 5.2 Normal. Aditividade da distribuição normal 5.3 Distribuições derivadas da Normal: Qui-quadrado, t-Student, F-Snedecor 5.4 Teorema do limite central 6 - Amostragem: populações Bernoulli e normais 7 - Estimação de parâmetros 7.1 Estimação pontual 7.2 Propriedades dos estimadores 7.3 Estimadores de máxima verosimilhança
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 (CP) com os objetivos de aprendizagem (AO): OA1. Conhecer os principais conceitos utilizados na descrição de dados qualitativos e quantitativos na área da gestão está associado ao CP1 OA2. A aplicação de métodos de análise descritiva a dados quantitativos e qualitativos e analisar os resultados obtidos é realizada através do CP1 onde se apresentam exercícios resolvidos com recurso ao Excel OA3. Conhecer os conceitos associados a probabilidades, variáveis aleatórias, funções estatísticas e parâmetros – CP2 e CP3 OA4. Compreender as distribuições de probabilidades teóricas mais importantes para variáveis discretas e contínuas, e calcular as respetivas probabilidades –CP4 e CP5 OA5. Conhecer as principais distribuições amostrais teóricas e saber escolher as adequadas a cada tipo de problema – CP6 OA6. Saber estimar pontualmente e distinguir os conceitos de parâmetro, estatística, estimador e estimativa –CP7
Avaliação / Assessment
Avaliação periódica: 2 fichas individuais (20% cada uma) a realizar durante o período de aulas nos dias 3 de outubro e 14 de novembro às 18:00 (propostas a serem confirmadas posteriormente em conselho do 1º ano) e 1 teste final (60%); média das fichas igual ou superior a 7,5 valores e nota mínima do teste de 9 valores; média final mínima de 10 valores. A ficha 1 incide sobre os pontos 1 e 2 do programa, a ficha 2 sobre os pontos 3, 4 e 5, o teste final inclui toda a matéria. Orais de defesa para notas superiores ou iguais a 18 valores; estudantes que não compareçam à oral de defesa de nota ficarão com nota final de 17 valores. Exame final: aprovação a partir de 10 valores (nota arredondada às unidades). Classificações superiores ou iguais a 18 serão objeto de oral de defesa; estudantes que não compareçam à oral de defesa de nota ficarão com nota final de 17 valores. Todos os momentos de avaliação serão realizados sem consulta de folhas de apoio, livros ou outros materiais, não sendo permitida a utilização de calculadoras gráficas nem de telemóveis; os formulários serão fornecidos pela equipa docente no momento da avaliação.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
O aluno deverá adquirir competências de análise e síntese e de comunicação escrita e oral. Para tal serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): 1.Expositivas, para apresentação dos modelos teóricos de referência e respetivos conceitos. 2.Participativas, com resolução de exercícios práticos, sempre que possível com recurso ao Excel. 3.Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do aluno, definido para todas as aulas a partir da bibliografia mais importante e de exercícios práticos.
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
As metodologias de ensino-aprendizagem visam o desenvolvimento das principais competências de aprendizagem dos alunos que permitam cumprir com cada um dos objetivos de aprendizagem, pelo que, na grelha a seguir, apresenta-se as principais interligações entre as metodologias de ensino-aprendizagem e os respetivos objetivos. Metodologias de Ensino-Aprendizagem (MEA) - Objetivo de Aprendizagem (0A) 1.Expositivas, para apresentação dos modelos teóricos de referência e respetivos conceitos - OA1 a OA6. 2.Participativas, com resolução de exercícios práticos, sempre que possível com recurso ao Excel - OA1 a OA6. 3. Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do aluno, definido para todas as aulas a partir da bibliografia mais importante e de exercícios práticos - OA1 a OA6.
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, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC. A frequência e os exames serão realizados presencialmente. Devido à atual situação provocada pela COVID-19, o processo de avaliação poderá sofrer algumas adaptações, que serão comunicadas, caso venha a ser necessário.
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Reis, E., Estatística Descritiva, 2008, 7ª ed., Lisboa: Sílabo., Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez, Estatística Aplicada, 2021, Vol. 1, 7ª ed. Edições Sílabo., Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez, Estatística Aplicada, 2018, Vol. 2, 6ª ed. Edições Sílabo., Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez, Exercícios de Estatística Aplicada, 2021, Vol. 1, 3ª ed. Edições Sílabo., Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez, Exercícios de Estatística Aplicada, 2020, Vol. 2, 3ª ed. Edições Sílabo., Newbold , P., Carlson, W.L & Thorne, B.M., Statistics for Business and Economics, 2022, 10ª ed. Global Edition. Harlow: Pearson Education Limited., Kazmier, L.J., Theory and Problems of Business Statistics, 2004, Shaum, McGraw-Hill. -Harnett, D.L. & J.L. Murphy (1993) Statistical Analysis for Business and Economics. Addison-Wesley Publishers., Bernstein, S. & Bernstein, R., Theory and Problems of Elements of Statistics II, 1999, Shaum, McGraw-Hill., Carvalho, A., Exercícios de Excel para Estatística, 2015, CA- Editora de Informática,
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Robalo, A, Estatística, Exercícios, 2017, Vol. 1, 6ª ed., Lisboa: Sílabo., Curto, J.D. & D.S. Vieira, Excel para Economia e Gestão, 2023, 5ª ed. Edições Sílabo, Pinto, J. & J. Curto, Estatística para economia e gestão, 2014, 3ª ed. Edições Sílabo,
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16