Currículo

Análise e Visualização de Dados 04787

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

No final do período curricular desta UC, o aluno deverá: OA1 - Conhecer e utilizar os principais conceitos na descrição de dados qualitativos e quantitativos. OA2 - Representar e analisar os dados com recurso às diversas técnicas de sumarização de dados OA3 - Conhecer as distribuições de probabilidades teóricas mais importantes e para variáveis discretas e contínuas, e cálculo das respetivas probabilidades. OA4 - Conhecer as distribuições amostrais teóricas mais importantes e saber escolher as adequadas a cada tipo de problema. OA5 - Saber utilizar o R nas aplicações de análise e representação dos dados

Programa

CP1 - Estatística Descritiva. Descritiva Univariada: Tabelas e representações gráficas. Medidas descritivas. Descritiva Bivariada: Tabelas de contingência. Medidas de associação e de correlação. Descritiva Multivariada: Análise de Componentes Principais CP2 – Probabilidades. Teorema da probabilidade total e formúla de Bayes. CP3- Distribuições discretas e contínuas Variável aleatória, função de probabilidade, densidade de probabilidade e de distribuição. Parâmetros caracterizadores. Distribuição Binomial. Distribuição Poisson. Distribuição Uniforme (discreta e contínua). Distribuição exponencial. Distribuição Normal. CP4 - Variáveis aleatórias bidimensionais discretas Função de probabilidade conjunta. Função de probabilidade marginal. Função de distribuição conjunta. Covariância e coeficiente de correlação. Independência de variáveis aleatórias CP5 - Distribuições de Amostragem: populações Bernoulli e normais. Teorema do Limite Central.

Método de Avaliação

- Avaliação ao longo do semestre: 3 fichas individuais online (5% no total), 1 teste intercalar individual (30%), 1 trabalho de grupo com apresentação oral (15%) e 1 teste final individual (50%); nota mínima de 8,5 valores no teste final; média final mínima de 10 valores (nota arredondada às unidades). - Assiduidade mínima de 2/3 das aulas. - Para a obtenção de aproveitamento na UC pela avaliação ao longo do semestre, é obrigatória a realização de todas as fichas individuais, do teste intercalar, do trabalho de grupo e da apresentação oral, antes do teste final. Apenas o teste final requer a obtenção de nota mínima. - A classificação global das 3 fichas individuais resultará da multiplicação de 5% pela média aritmética das três notas obtidas. Reitera-se que todas as fichas têm de ser realizadas para aproveitamento pela avaliação ao longo do semestre (a não-realização de uma ficha não equivale à obtenção de uma nota de zero valores). - O trabalho de grupo é classificado exclusivamente com base na apresentação e defesa oral; a entrega do relatório escrito é condição de admissão à apresentação. A utilização indiscriminada de ferramentas de IA que resultem em relatórios escritos claramente descuidados e/ou na submissão acrítica de conteúdos poderá levar à desconsideração do trabalho e impedir a sua classificação. - Os testes em papel são realizados sem consulta de folhas de apoio, livros ou outros materiais, não sendo permitida a utilização de calculadoras gráficas nem de telemóveis ou quaisquer outros dispositivos eletrónicos; quaisquer materiais auxiliares (e.g. formulários) são fornecidos pela equipa docente no momento da avaliação, se necessários. - Os alunos que não sejam avaliados ao longo do semestre realizarão um exame final que abrangerá todos os conteúdos programáticos da UC. A nota mínima é de 10 valores (arredondada às unidades). - Qualquer aluno pode ser chamado a realizar uma defesa oral da nota obtida em qualquer dos momentos de avaliação, independentemente da classificação obtida (VER A SECÇÃO OBSERVAÇÕES PARA MAIS DETALHES). - Os momentos de avaliação terão lugar nas datas estipuladas para o efeito, não sendo admitidas quaisquer exceções para além das estatuídas nos regulamentos do ISCTE-IUL.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Çetinkaya-Rundel, M. & Hardin, J. (2024). Introduction to Modern Statistics, 2nd edition. OpenIntro. Free: openintro.org/book/ims Wickham, H., Çetinkaya-Rundel, M. & Grolemund, G. (2023). R for Data Science, 2nd edition. O'Reilly. Free: r4ds.hadley.nz Newbold, P., Carlson, W. & Thorne, B. (2019). Statistics for Business and Economics, 9th Global Edition. Pearson. ISBN 978-1-292-31503-4. James, G., Witten, D., Hastie, T. & Tibshirani, R. (2021). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, 2nd edition. Springer. Free: statlearning.com:

Secundária

• Dias Curto, JJ (2021). Estatística com R: Aprenda Fazendo. Edição de autor. ISBN: 978-989-33-2076-1 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.:

Disciplinas de Execução