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
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
OA1- Conhecer e utilizar os principais conceitos utilizados estatística descritiva, escolhendo adequadamente as medidas e as representações gráficas para descrever os dados OA2- Aplicar os conceitos básicos da teoria das probabilidades, nomeadamente calcular probabilidades condicionais, e analisar a independência de acontecimentos OA3- Trabalhar com variáveis aleatórias discretas e contínuas OA4-Trabalhar e perceber as distribuições de Bernoulli, binomial, Poisson, Normal, assim como as distribuições do Chi-Quadrado, t de Student e F de Snedecor OA5- Saber estimar parâmetros pontualmente e saber distinguir entre estimadores e parâmetros OA6 ? Construir e interpretar intervalos de confiança para os estimadores de parâmetros OA7 ? Entender os princípios dos testes de hipóteses OA8- Saber utilizar alguns softwares (tais como, R e EXCEL )
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 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
O alinhamento dos conteúdos programáticos com os objectivos de aprendizagem é o seguinte: OA1: CP1 OA2: CP2 OA3: CP3 OA4: CP4 OA5, OA6: CP5, CP6 OA7: CP7 OA8: CP1, CP6, CP7
Avaliação / Assessment
A metodologia de ensino-aprendizagem (ME) incluí quatro componentes: ME1: Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. ME2: Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos. ME3-: Ativa, mediante a realização de trabalhos individuais e em grupo ME4: Auto-estudo relacionado com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no planeamento das aulas. | Os estudantes podem optar por Avaliação Periódica ou Exame Final. Avaliação Períodica: - duas atividades práticas ( em grupo de 2 alunos) com nota mínima de 10 valores (30%); -teste individual, com nota mínima de 8,5 valores (70%). A aprovação requer uma nota mínima ponderada de 10 valores. Exame Final: exame escrito que requer a nota mínima de 10 valores para aprovação. O teste individual e o Exame final 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
A metodologia de ensino-aprendizagem (ME) incluí quatro componentes: ME1: Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. ME2: Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos. ME3-: Ativa, mediante a realização de trabalhos individuais e em grupo ME4: 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
ME1: todos ME2: todos ME3: todos ME4: todos
Observações / Observations
Tendo em conta o comunicado do Gabinete do Ministro da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior, de 21.1.2021, no contexto das medidas extraordinárias do estado de emergência, o início das atividades letivas decorrerá em formato de ensino à distância. Todas as alterações que possam acontecer serão comunicadas aos estudantes. Devido à atual situação provocada pela COVID-19, o processo de avaliação poderá sofrer algumas adaptações, que serão comunicadas oportunamente, caso tal venha a ser necessário.
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 do curso
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16