Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
L0120
Acrónimo :
L0120
Ciclo :
1.º ciclo
Línguas de Ensino :
Inglês (en), Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :
Inglês

Carga Horária / Course Load


Semestre :
2
Créditos ECTS :
6.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
36.0h/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 :
37.0h/sem
Trabalho Autónomo :
113.0
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


2023/2024

Pré-requisitos / Pre-Requisites


Pressupõem-se conhecimentos básicos de probabilidades, variáveis aleatórias e amostragem.

Objetivos Gerais / Objectives


Pretende-se que os alunos, no final da unidade curricular, conheçam os conceitos e métodos mais importantes no âmbito da inferência estatística e sejam capazes de identificar e aplicar, com auxílio de software estatístico, os métodos adequados a cada problema concreto, em contextos empresariais e das instituições em geral.

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


No final do período curricular desta UC, o aluno deverá: 1.Conhecer e utilizar os principais conceitos de inferência estatística. 2.Ser capaz de construir um intervalo de confiança para um parâmetro populacional. 3.Conhecer e identificar os testes paramétricos e não paramétricos, os erros e respetivas probabilidades. 4.Identificar e aplicar modelos de regressão linear simples e múltipla, interpretar os outputs da aplicação destes modelos com SPSS. 5.Saber interpretar os outputs de SPSS resultantes da aplicação de métodos descritivos e de inferência estatística.

Conteúdos Programáticos / Syllabus


0. Revisão de conceitos de Estimação de parâmetros 1. Estimação por intervalos. Método da variável fulcral. 2. Testes de hipóteses. 2.1 Formulação das hipóteses. 2.2 Erros e respetivas probabilidades. 2.3 Função potência. 3. Testes paramétricos: hipóteses e pressupostos. 3.1 Testes para uma população: uma média, uma proporção e uma variância. 3.2 Testes à igualdade de duas médias com amostras emparelhadas e amostras independentes. 3.3 Teste de Levene à igualdade de variâncias. 3.4 Análise da variância simples (ANOVA). 3.5 Testes de comparação múltipla. 4. Testes não paramétricos. 4.1 Testes à igualdade de duas ou mais distribuições: Mann-Whitney e Kruskal-Wallis 4.2 Testes de ajustamento: Qui-Quadrado, Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk. 4.3 Teste de independência do Qui-Quadrado. 5. Modelo de regressão linear simples e múltipla. 5.1 Estimação pelo OLS. 5.2 Pressupostos e validação. 6. Utilização do SPSS para análise dos dados e interpretação dos resultados.

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


Esta "demonstração de coerência" decorre da interligação dos conteúdos programáticos (CP) com os objetivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1 - Conhecer e utilizar os principais conceitos de inferência estatística está associado aos CP1, CP2, CP3 e CP4 OA2 - Ser capaz de construir um intervalo de confiança para um parâmetro populacional está associado ao CP1; a interpretação dos outputs de intervalos de confiança está associada ao CP6. OA3 - Conhecer e identificar os testes paramétricos e não paramétricos, os erros e respetivas probabilidades, associa-se aos CP2, CP3 e CP4. OA4 - Identificar e aplicar modelos de regressão linear simples e múltipla e interpretar os resultados de aplicação com SPSS está associado ao CP5 CP6. OA5 - Saber interpretar os outputs de SPSS resultantes da aplicação de métodos descritivos e de inferência estatística está associado a todos os CP.

Avaliação / Assessment


Avaliação periódica: 2 fichas individuais (20% cada uma) a realizar durante o período de aulas às 18 horas, e 1 teste final (60%); presença em, pelo menos, 2/3 das aulas; média das 3 fichas igual ou superior a 7,5 valores; teste com nota mínima de 8 valores; média final mínima de 10 valores. Orais de defesa apenas 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. Todas as provas têm a seguinte estrutura: m conjunto de 10 perguntas de escolha múltipla (totalizando 15 valores, com desconto de 10% do valor da pergunta por cada resposta errada) e 2 perguntas abertas (5 valores) que deverão resolver indicando todos os passos e cálculos necessários. Todos os momentos de avaliação serão realizados sem consulta de folhas de apoio, livros ou outros materiais; não é 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 quadros teóricos de referência 2.Participativas, com resolução de exercícios práticos 3.Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do aluno.

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 objectivos de aprendizagem, pelo que, na grelha a seguir, apresenta-se as principais interligações entre as metodologias de ensino-aprendizagem e os respectivos objectivos. Metodologias de ensino-aprendizagem (MEA) - Objectivo de aprendizagem (0A) 1.Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência - OA1 a OA5. 2.Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos - OA2 a OA4. 3.Activas, com realização de exercícios individuais - OA2 a OA5 4.Experimentais, com aplicações práticas em computador - OA2 a OA5. 5.Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas. - Todos

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.

Bibliografia Principal / Main Bibliography


- Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2019). Estatística Aplicada, Vol. 2, 6ª ed. Edições Sílabo. - Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2021). Exercícios de Estatística Aplicada, Vol. 2, 3ª ed. Edições Sílabo. - Newbold, P., Carlson, W.L & Thorne, B.M. (2022). Statistics for Business and Economics, 10ª ed. Global Edition. Harlow: Pearson Education Limited. ISBN: 978-0-273-76706-0 - Anderson, D., Sweeney, J., Williams, T., Camm, J., Cochran, J.J., Freeman, J. & Shoesmith, E. (2024). Statistics for Business and Economics. 6ª edição. CENGAGE learning EMEA. - Kazmier, L.J. (2004) Theory and Problems of Business Statistics. Shaum, McGraw-Hill. -Harnett, D.L. & J.L. Murphy (1993) Statistical Analysis for Business and Economics. Addison-Wesley Publishers. - Bernstein, S. & Bernstein, R. (1999) Theory and Problems of Elements of Statistics II: Inferential Statistics. Shaum, McGraw-Hill

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


- Hogg, R. V., Tanis, E.A. & Zimmerman, D.L. (2015) Probability and Statistical Inference, 9th ed., NJ: Pearson. ISBN 978-0-321-92327-1 - Ingram, J.A & J.G. Monks (1992) Statistics for Business and Economics, 2nd ed., The Dryden Press - Laureano, R.M.S. & Botelho, M.C. (2017) SPSS Statistics. O meu Manual de Consulta Rápida, 3ª ed. Edições Sílabo. - Laureano, R.M.S. (2022) Testes de Hipóteses com o IBM SPSS Statistics. O meu Manual de Consulta Rápida, 3ª ed. Edições Sílabo. - Laureano, R.M.S. (2020) Testes de Hipóteses e Regressão. O meu Manual de Consulta Rápida. Edições Sílabo. - Robalo, A & Botelho, M.C. (2018). Estatística - Exercícios, Vol. 2, 6ª ed. Edições Sílabo.

Data da última atualização / Last Update Date


2024-02-16