Currículo

Análise de Dados para Contabilidade 04280

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

No final do período curricular desta UC, o aluno deverá: 1. Conhecer e utilizar os principais conceitos de estatística. 2. Conhecer e saber aplicar o modelo de regressão linear múltipla, a situações concretas. 3. Ser capaz de trabalhar com os packages informáticos EXCEL e R/RStudio.

Programa

1. Inferência Estatística: revisão 2. Análise de Correlação e Modelo de Regressão Linear Simples 3. Modelo de Regressão Linear Múltipla (MLRM). 4. Testes de Especificação e de Quebras de Estrutura 5. Hipóteses do MLRM: Normalidade e Multicolinearidade 6. Hipóteses do MLRM: Heteroscedasticidade 7. Hipóteses do MLRM: Autocorrelação 8. Hipóteses do MLRM: Exogeneidade

Método de Avaliação

A avaliação processa-se em avaliação ao longo do semestre ou avaliação por exame. A avaliação ao longo do semestre é constituída por um trabalho de grupo (40%) e um teste (60%) que abarca toda a matéria e cuja nota terá de ser superior ou igual a 7.5 valores. A avaliação ao longo do semestre obriga a uma assiduidade mínima de 66.67% das aulas. A avaliação por exame consiste na realização de um exame com uma ponderação de 100%. No teste e no exame os alunos podem usar uma calculadora e todos os materiais disponibilizados pelo docente.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Curto, José Dias, Mathematics in Bullets points: what you must know before starting a master or PhD program, 2018, Ed. Autor, Amazon. Curto, José Dias, Econometris and Statistics - Over 100 problems (with solutions): Applications in 'R/RStudio' and 'Excel', 2021, Ed. Autor, Amazon. Wooldridge, Jeffrey (2020), Introductory Econometrics: A Modern Approach, 7th edition.:

Secundária

• Hayashi, Fumio (2000), Econometrics, Princeton University Press. Greene, William (2018), Econometric analysis, Pearson, 8th edition. :

Disciplinas de Execução

2022/2023 - 2º Semestre

2023/2024 - 2º Semestre

2024/2025 - 2º Semestre