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Apresentação
Apresentação
Esta disciplina é uma introdução prática de análise de dados. Em investigação existe frequentemente o interesse em utilizar uma amostra de dados para investigar a relação entre variáveis (quantitativas ou qualitativas) com o objetivo de construir um modelo para prever valores futuros para algumas variáveis dependentes. Tratam-se de modelos que permitem compreender se existem alguma relação entre variáveis (no âmbito da economia). Análise de Contingência. Tabelas de Dados.
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Disciplina do curso
Disciplina do curso
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Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Mestre | Semestral | 6
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Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
1 | Obrigatório | Português
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Código
Código
ULHT248-7322
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Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
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Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
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Conteúdos Programáticos
Conteúdos Programáticos
Descrição dos conteúdos: 1. Conceitos de Estatística 1. Amostra e População2. 2. Parâmetros e estimadores, Intervalos de Confiança e Testes de Hipóteses 3. Teorema do Limite Central 4. Independência, Correlação e Causalidade 2. Análise de Contingência 3. ANOVA 4. Regressão Linear 1. Simples 2. Múltipla 3. Método dos Mínimos Quadrados 4. Previsão
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Objetivos
Objetivos
Este curso tem como objetivo primordial analisar, descrever e prever dados baseados em modelos de regressão simples e múltipla para dados temporais. Adicionalmente pretende-se dotar os alunos do conhecimento práticos e das ferramentas (baseado na matemática e na estatística) que viabilizem a análise de dados (no contexto da inferência) de forma a produzir informação que os ajude na tomada de decisão na vida profissional e académica. Pretende-se fomentar as relações interpessoais e o trabalho em equipa com uma aprendizagem na experiência e na integração de conhecimento em diversos campos que vão da economia à gestão. Os principais tópicos incluem: inferência estatística e distribuições de probabilidade, análise de contingência, análise de variância (ANOVA), regressão linear simples e múltipla. Os softwares mais utilizados são o Excel e o Gretl (freeware).
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Metodologias de ensino
Metodologias de ensino
Aulas em regime teórico-prático com recurso a softwares como Excel e Gretl (freeware). A avaliação consiste: 1. Na elaboração de um trabalho/projeto - 40% da nota final 2. Casos de estudo - 10% 2. Teste Final - 50% da nota final
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Bibliografia principal
Bibliografia principal
Newbold, P., Carlson, W. &Thorne, B. (2013), Statistics for Business and Economics, 8th Ed. Prentice Hall Newbold, P., Carlson, W. &Thorne, B. (2007), Statistics for Business and Economics, 6th Ed. Prentice Hall (com exercícios online) Online resources: http://wps.prenhall.com/bp_newbold_statbuse_6/53/13699/3507189.cw/index.html Johnston, J. e Dinardo, John (2000), Métodos Econométricos, McGraw-Hill, 4th Ed
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Avaliação
Avaliação
Descrição dos instrumentos de avaliação (individuais e de grupo) ¿ testes, trabalhos práticos, relatórios, projetos... respetivas datas de entrega/apresentação... e ponderação na nota final.
Exemplo:
Descrição
Data limite
Ponderação
Teste de avaliação
17-01-2025
40%
Trabalho de Grupo e apresentação
08-01-2025
50%
Casos de estudo
Semestre
10%
Adicionalmente poderão ser incluídas informações gerais, como por exemplo, referência ao tipo de acompanhamento a prestar ao estudante na realização dos trabalhos; referências bibliográficas e websites úteis; indicações para a redação de trabalho escrito...
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Mobilidade
Mobilidade
Não
