-
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.
-
Disciplina do curso
Disciplina do curso
-
Grau | Semestres | ECTS
Grau | Semestres | ECTS
Mestre | Semestral | 6
-
Ano | Natureza | Lingua
Ano | Natureza | Lingua
1 | Obrigatório | Português
-
Código
Código
ULHT248-7322
-
Pré-requisitos e co-requisitos
Pré-requisitos e co-requisitos
Não aplicável
-
Estágio Profissional
Estágio Profissional
Não
-
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
-
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).
-
Metodologias de ensino e avaliação
Metodologias de ensino e avaliação
Aulas em regime teórico-prático com recurso a softwares como Excel e Gretl (freeware). A avaliação consiste: 1. Na elaboração de um trabalho/projeto - 50% da nota final 2. Casos de estudo 2. Teste Final - 50% da nota final
-
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
-
Horário de Atendimento
Horário de Atendimento
-
Mobilidade
Mobilidade
Não
