Currículo

Introdução A Modelos Dinâmicos 03602

Contextos

Groupo: Ciência de Dados - PL > 1º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

OA1. Entender a correlação entre variáveis, o modelo de regressão linear simples e múltipla OA2. Métodos de estimação dos parâmetros (OLS e ML) OA3. Análise dos pressupostos do modelo de regressão, testes de hipótese e diagnóstico. OA4. Operador lag, estacionaridade, teste de raiz unitária, outliers e variáveis dummy, modelos ARIMA. OA5. Extensões do modelo de regressão linear: modelos não-lineares e dinâmicos. OA6. Programação básica e computação com R e Python. OA7. Aplicação dos conceitos estudados; conjunto de treino/teste e previsão, extracção de informação e valor para dados do mundo real.

Programa

P1. Modelos de Regressão P1.1. Correlação P1.2. Regressão linear simples P1.3. Regressão linear múltipla P2. Estimação e inferência, OLS e ML P3. Pressupostos dos resíduos P3.1. Testes de hipótese e diagnóstico P3.2. Casos práticos P4. Modelos ARMA/ARIMA/SARIMAX P4.1. Operador lag, estacionaridade, teste de raiz unitária, outliers, variáveis dummy P4.2. Ruído Branco, Modelos ARMA, ARIMA, SARIMAX P4.3. Metodologia de Box-Jenkins, Previsão P5. Extensões do modelo clássico de regressão P5.1. Regressão não-linear P5.2. Casos práticos P6. Programação básica e computação com R P7. Aplicações para dados e situações reais P7.1. Conjunto treino/teste, previsão e forecasting P7.2. Casos práticos

Método de Avaliação

A avaliação ao longo do semestre inclui a realização de: a) Trabalho de grupo com ponderação de 40%, com possibilidade de discussão caso os docentes considerem necessário. A nota mínima do trabalho é de 10 valores. b)Teste individual com ponderação de 60% com nota mínima de 8,5 valores Avaliação por exame: exame individual que inclui a matéria toda com nota mínima de 10 valores (nota arredondada às unidades). O teste individual e o exame 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.

Carga Horária

Carga Horária de Contacto -

Trabalho Autónomo - 113.0

Carga Total -

Bibliografia

Principal

- Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, (2018), Forecasting: principles and practice, 2nd Edition, OTexts Melbourne ("fpp2" package CRAN) - Tom Alby, (2024), Data Science in Practice, CRC Press. - Bruce P., Bruce A., and Gedeck P., (2020), Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python, 2nd Edition, O' Reilly Media, Inc. - Robert I. Kabacoff, (2022), R in Action: Data analysis and graphics with R, Third Edition, Manning Publications Co.:

Secundária

- Ficheiros (slides e scripts) da UC a disponibilizar no Moodle. Eric Goh Ming Hui, (2019), Learn R for Applied Statistics, Apress. Daniel J. Denis, (2020), Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using R: Quantitative Tools for Data Analysis and Data Science, JohnWiley & Sons, Inc.: