Objetivos de aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)
A presente unidade curricular, irá procurar proporcionar a todos os discentes a aquisição de conhecimentos e competências na aplicação de metodologias estatísticas, com recurso a software estatístico de utilização livre, procurando dar uma visão abrangente e complementar às restantes unidades curriculares nos diversos ciclos de estudo.
Destacam-se como objetivos de aprendizagem:
i) Construção, codificação, validação e preparação de um ficheiro de dados para posterior análise com recurso a software estatístico;
ii) Utilização das técnicas estatísticas mais apropriadas para cada uma das temáticas abordadas, em particular na contabilidade e finanças;
iii) Formulação de hipóteses de investigação, leitura e interpretação dos resultados em conformidade com a metodologia estatística lecionada e vocacionada para casos de estudo.
Conteúdos programáticos
1. Estatística Descritiva. 1.1 Dados e variáveis; 1.2 Organização de dados em tabelas e gráficos; 1.3 Características amostrais: medidas de localização, dispersão, forma e associação/relação. 2. Teoria de Probabilidades 2.1 Variáveis aleatórias. Momentos de uma variável aleatória 2.2 Modelos de probabilidade discretos e contínuos 3. Inferência Estatística 3.1 Estimação pontual e intervalar. O método da máxima verosimilhança 3.2 Intervalos de confiança 3.3 Testes de hipóteses 4. Regressão linear simples e múltipla. 5. Regressão Logística 6. Análise de séries temporais
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
Os conteúdos programáticos estão em linha com os objectivos da unidade curricular dado que o programa foi concebido para abordar numa primeira fase os conceitos base de Estatística que suportam a Análise de Dados, passando posteriormente por técnicas específicas de análise de séries de dados. As técnicas seleccionadas apresentam uma relação estreita com os objetivos, não apenas da unidade curricular, mas também do próprio curso. Todas estas técnicas são aplicadas gradualmente em ferramentas especialmente desenvolvidas para o efeito, de modo a minimizar o esforço de cálculo e a direcionar o empenho do decisor para a sua função.
Metodologias de ensino e de aprendizagem específicas da unidade curricular articuladas com o modelo pedagógico
Recorre-se à avaliação contínua (uma frequência) ou exame final. Apenas serão admitidos à avaliação por frequência, os alunos que tenham uma assiduidade mínima de 66% (2/3 das aulas) caso contrário serão avaliados por exame. A metodologia de ensino terá como base os seguintes preceitos: ¿ Exposição da matéria teórico/prática sempre com o recurso a casos práticos e implementação computacional quando possível; ¿ Resolução de fichas de exercícios, referentes a cada tópico do conteúdo programático; ¿ Disponibilização de material de apoio para uma maior assimilação dos conceitos e temáticas propostas; ¿ Interação permanente com os discentes, com o objetivo de no início de cada aula rever de forma breve os conceitos principais ministrados na aula anterior e esclarecer eventuais dúvidas; ¿ Incentivar os discentes para a implementação das metodologias expostas na resolução de problemas do seu quotidiano laboral/académico.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da unidade curricular
Pretende-se que os alunos adquiram competências relacionadas com a estatística e análise de dados. Para o efeito os alunos têm de aprender a resolver problemas sobre as diversas metodologias e técnicas, problemas esses presentes nas fichas práticas que integram a unidade curricular. Adicionalmente importa aos alunos realizarem análises multivariadas semelhantes com dados obtidos em ambiente profissional. O regime de avaliação foi concebido para medir até que ponto as competências foram de facto assimiladas.
Bibliografia de consulta (existência obrigatória)
Perlin, M.(2018),Processamento e Análise de Dados Financeiros e Econômicos com o R. Acessível em https://www.msperlin.com/padfeR/ Fox, John (2016), Using the R Commander: A Point-and-Click Interface for R. CRC Press. Field, A. P., Miles, J., & Field, Z. (2012), Discovering statistics using R. London: Sage. Doane, David P., and Seward, Lori E., (2008) Estatística Aplicada à Administração e Economia. McGraw Hill. ISBN 978-85-86804-95-3 Kazmier, Leonard J. (2007), 4ª edição. Estatística Aplicada à Economia e Administração. McGraw Hill Crawley, M (2007), The R Book, Wiley. Newbold, P. Carlson W. L. and Thorne, B. (2006). Statistics for Business and Economics. Prentice Hall. Pedrosa, A.C e Gama, S.M. (2004) Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística. Porto Editora.
