Objetivos de Aprendizagem (conhecimento, 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. Revisões de Estatística Descritiva.
2. Revisões de variáveis aleatórias e do teorema limite central.
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. Aplicações da regressão no CAPM e no modelo de 3 fatores.
6. Minimização do risco de uma carteira com a matriz de covariâncias.
7. Regressão Logística
8. Análise de séries temporais
7. Aplicações utilizando o Jamovi, R e Python.
Demonstração da Coerência dos Conteúdos Programáticos com os Objetivos de Aprendizagem da Unidade Curricular
Os conteúdos programáticos estão em linha com os objetivos 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 selecionadas 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.
Metodologia de Ensino (Avaliação incluída)
A avaliação de conhecimentos, enquanto sistema que afere o saber assimilado, tem carácter individual, permitindo apreciar a capacidade para desenvolver ou utilizar um tema ou um método de aproximação à realidade estudada; recorre-se à avaliação contínua com um teste ou exame final (prova escrita, sem oral). A metodologia de ensino terá como base os seguintes preceitos:
1. Exposição da matéria teórico/prática com recurso, sempre que possível, a casos práticos;
2. Resolução de fichas de exercícios, referentes a cada tópico do conteúdo programático;
3. 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.
Demonstração da Coerência das Metodologias de Ensino 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)
Black, Ken. (2019) Business Statistics for Contemporary Decision Making. 10th edition. Wiley.
Heumann,S., Schomaker, M., Shalabb (2016). Introduction to Statistics and Data Analysis
With Exercises, Solutions and Applications in R. Springer.
Perlin, M.(2018),Processamento e Análise de Dados Financeiros e Econômicos com o R. Acessível em https://www.msperlin.com/padfeR/
Pedrosa, A .C. E Gama, S.M. (2016) Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística. 3º edição. Porto Editora.
Pestana, D. D. e Velosa, S. F. (2008). Introdução à Probabilidade e à Estatística: Volume I. 3ª Edição. Fundação Calouste Gulbenkian.
Cortinhas, Carlos and Black, Ken (2012). Statistics for Business and Economics. 1st European ed. Wiley.
Newbold, P. Carlson W. L. and Thorne, B. (2006). Statistics for Business and Economics. Prentice Hall.
