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
2024/2025
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Não existem.
Objetivos Gerais / Objectives
A unidade curricular de Probabilidades e Estatística é uma unidade curricular introdutória. É esperado que os alunos desenvolvam a seguintes competências: i) identificar problemas estatísticos quando analisam um conjunto de dados; ii) apresentar os resultados duma análise estatística de forma clara de modo a que o leitor possa entender as conclusões e as premissas em que os resultados foram baseados. Trata-se de um curso preparatório para a unidade curricular de Análise de Dados Multivariada.
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: OA1. Conhecer e aplicar os principais conceitos utilizados na descrição e modelação de dados qualitativos e quantitativos (saber interpretar os outputs de alguns softwares (R e Excel). OA2. Compreender/utilizar conceitos fundamentais de probabilidades, variáveis aleatórias e as distribuições de probabilidades teóricas mais importantes para variáveis discretas e continuas, e aplicar esses conhecimentos no cálculo de probabilidades em contextos reais. O3. Conhecer as distribuições amostrais teóricas mais importantes e saber escolher as adequadas para diferentes tipos de problemas. Realizar a estimação pontual e intervalar, diferenciando parâmetros, estatísticas, estimadores e estimativas. Entender os princípios dos testes de hipóteses paramétricos (e interpretar alguns não paramétricos).
Conteúdos Programáticos / Syllabus
Conteúdos programáticos (CP): CP1 - Noções de Estatística Descritiva: Tipos de variáveis. Tabelas de frequências e representações gráficas. Medidas de tendência central, de dispersão, de assimetria e de curtose. CP2- Conceitos da teoria das probabilidades: definições, axiomas, teorema da probabilidade total e fórmula de Bayes CP3- Variáveis aleatórias univariadas e bivariadas: funções massa e densidade de probabilidade, função distribuição, função probabilidade conjunta, valor esperado, variância, desvio padrão, covariância, correlação CP4- Distribuições discretas e contínuas: Uniforme discreta e contínua, Bernoulli, binomial, Poisson, Normal, Chi-Quadrado, t-Student and F-Snedecor CP5- Amostragem: noções básicas. Distribuições amostrais mais utilizadas CP6- Estimação pontual e por intervalos CP7- Testes de hipóteses: tipo de erros, nível de significância e p-values.
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
A coerência entre os objetivos de aprendizagem (OA) e os conteúdos programáticos (CP) é demonstrada a seguir: OA1: CP1 abrange noções de estatística descritiva, incluindo tipos de variáveis, tabelas de frequências, representações gráficas e medidas de tendência central, dispersão e forma, permite a descrição e análise de dados qualitativos e quantitativos e sua interpretação em softwares (R e Excel) OA2: -CP2 cobre os conceitos básicos da teoria das probabilidades, teorema da probabilidade total e fórmula de Bayes. -CP3 trata de variáveis aleatórias univariadas e bivariadas, suas funções e propriedades. -CP4 abrange as distribuições de probabilidades mais importantes para variáveis discretas e contínuas, permitindo sua aplicação prática. OA3: -CP5 aborda noções básicas de amostragem e distribuições amostrais mais utilizadas. -CP6 cobre a estimação pontual e intervalar. -CP7 abrange os testes de hipóteses, incluindo tipos de erros e p-values
Avaliação / Assessment
Os estudantes podem optar por avaliação ao longo ou avaliação por exame. A avaliação ao longo do semestre inclui a realização de: a)um teste intercalar individual (40%) e b) um teste final (60%); Nota mínima em cada um dos testes de 8.5 valores; média final mínima de 10 valores(nota arredondada às unidades). Orais de defesa apenas para notas superiores ou iguais a 17 valores; estudantes que não compareçam à oral de defesa de nota ficarão com nota final de 16 valores. Avaliação por exame: exame individual que inclui a matéria toda com nota mínima de 10 valores (nota arredondada às unidades). Orais de defesa apenas para notas superiores ou iguais a 17 valores; estudantes que não compareçam à oral de defesa de nota ficarão com nota final de 16 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; apenas podem consultar o formulário e tabelas disponibilizados no Moodle para o efeito. |
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
O aluno deverá adquirir competências de análise e síntese e de comunicação escrita. Para tal serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): ME1.Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. ME2.Participativas, com resolução de exercícios práticos. ME3. Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta do 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
As metodologias de ensino 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 (ME) e os respetivos objetivos (OA) ME1.Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência - OA1 a OA3. ME2.Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos - OA1 a OA3. ME3. Autoestudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas - OA1 a OA3.
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.
Bibliografia Principal / Main Bibliography
-Reis, E. (2008) Estatística Descritiva, 7ª ed., Lisboa: Sílabo. -Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2021). Estatística Aplicada, Vol. 1, 7ª ed. Edições Sílabo. -Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2018). Estatística Aplicada, Vol. 2, 6ª ed. Edições Sílabo. -Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2021). Exercícios de Estatística Aplicada, Vol. 1, 3ª ed. Edições Sílabo. -Reis, E., P. Melo, R. Andrade & T. Calapez (2020). Exercícios de Estatística Aplicada, Vol. 2, 3ª ed. Edições Sílabo. - Curto,J.D & Gameiro, F. -Excel para Economia e Gestão (2023), 5ª ed, Lisboa: Sílabo. - Rohatgi, V.K. and Ehsanes Saleh, A.K. Md (2015). An Introduction to Probability and Statistics, 3rd edition, Wiley Series in Probability and Statistics. -Newbold , P., Carlson, W.L & Thorne, B.M. (2022). Statistics for Business and Economics, 10ª ed. Global Edition. Harlow: Pearson Education Limited.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
- Laureano, R. & Botelho, M.C. (2012) SPSS - O Meu Manual de Consulta Rápida, Lisboa: Edições Silabo. Robalo, A & Botelho, M.C. (2018). Estatística -Exercícios- Vol.1, 6ª edição, Lisboa: Sílabo. -Robalo, A & Botelho, M.C. (2018). Estatística -Exercícios- Vol.2, 6ª edição, Lisboa: Sílabo. - Kerns, G.J. (2011). IPSUR: Introduction to Probability and Statistics Using R., free copy available at https://www.semanticscholar.org/paper/Introduction-to-Probability-and-Statistics-Using-R-Kerns/b2a2c69237387b4c18871d3137667461ff8ea33f - Curto, J.D. (2019) Potencias os Negócios? A Estatistica dá uma ajuda! , 3ª ed. https://diascurto.wixsite.com/sitedc/estatistica Verzani, J. (2014). Using R for Introductory Statistics, 2nd Edition, Chapman & Hall/CRC, https://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf - Carvalho, A. (2015) Exercícios de EXCEL para Estatística, FCA- Editora de Informática. Apontamentos e Slides a disponibilizar ao longo da UC.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-07-25