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Métodos Quantitativos

Código: TSPRSI101    Sigla: MQT
Área Científica: Matemática

Ocorrência: 2023/24 - 1S

Área de Ensino: Métodos Quantitativos

Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Ano Curricular Créditos Horas Contacto Horas Totais
TSPRSI 22 Despacho n.º 8313/2021, de 20 de agosto 6

Horas Efetivamente Lecionadas

TRSI-1-STR

Teórico-Práticas: 54,50

Docência - Horas Semanais

Teórico-Práticas: 4,00

Tipo Docente Turmas Horas
Teórico-Práticas Totais 1 4,00
Paulo Leonel Santo Pereira - ESGTS   4,00

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Isabel Maria Cândida Duarte - ESGT Responsável

Objetivos de Aprendizagem (conhecimento, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes)

A estrutura programática desta unidade curricular visa proporcionar aos alunos os conhecimentos básicos de equações, funções, probabilidade e estatística. Com o presente programa, pretende-se habilitar os alunos com: 
- Competências de utilização de algumas equações e funções matemáticas na resolução de problemas concretos;
- Competências que permitam uma aprendizagem ao longo da vida de matérias quantitativas; 
- Bases essenciais para compreender matérias lecionadas em outras unidades curriculares.

Conteúdos programáticos

EQUAÇÕES E FUNÇÕES  Resolução de sistemas de equações lineares utilizando matrizes. Funções lineares, polinomiais, racionais, exponenciais e logarítmicas. Limites e derivadas de funções polinomiais e racionais. Análise break-even 
 
ESTATÍSTICA DESCRITIVA Medidas de localização central: média aritmética, mediana e moda. Medidas de localização não central: quantis, percentis, decis e quartis. Medidas de dispersão: desvio absoluto médio, variância, desvio padrão e coeficiente de variação. O coeficiente de variação em estudos de mercado 
 
PROBABILIDADES Experiência aleatória, espaço de resultados e acontecimentos. Princípio fundamental da contagem. Álgebra dos acontecimentos. Axiomática da probabilidade. Probabilidade condicional e independência. Teorema da probabilidade total. Teorema de Bayes. As probabilidades na análise de cesto de compras 

VARIÁVEIS ALEATÓRIAS Valor esperado, variância, função probabilidade e função distribuição

Demonstração da Coerência dos Conteúdos Programáticos com os Objetivos de Aprendizagem da Unidade Curricular

Em geral, os conteúdos programáticos desenvolvem-se de um modo lógico de uma ênfase mais teórica para um ênfase mais prática, assim como de uma ênfase mais global para uma ênfase mais operacional, em coerência com os objetivos de uma formação com maior conteúdo de aplicação do saber. Os conteúdos programáticos são coerentes e estão concebidos para dar resposta aos objetivos de ensino/aprendizagem, nomeadamente no que toca ao desenvolvimento de competências de mais alto nível, tais como as competências de formulação, implementação e avaliação de decisões.

Metodologia de Ensino (Avaliação incluída)

Recorre-se à avaliação contínua (2 testes com igual ponderação, com nota mínima de 8 valores) ou exame final (exclusivamente prova escrita - sem prova oral). Apenas serão admitidos à avaliação por frequências, 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: 
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

A aquisição das competências de conhecimento e compreensão é, em primeiro lugar, realizada através de métodos expositivos em aula, assim como de exemplos práticos. Os principais métodos de aprendizagem utilizados são os exercícios e trabalhos práticos individuais. Os métodos de ensino utilizados, principalmente para atingirem os objetivos de competências de mais alto nível, requerem uma participação interativa e intensa, porque utilizam técnicas de aprendizagem ativa que conjugam, de uma forma equilibrada, a discussão de conceitos e teorias com a sua aplicação.

Bibliografia de consulta (existência obrigatória)

Pedrosa, A .C. E Gama, S.M. (2016) Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística. 3º edição. Porto Editora;
Brandimarte, P. (2012). Quantitative Methods: An Introduction for Business Management.John Wiley & Sons.
Haeussler, E., Paul, R. and Wood, R. (2010). Introductory Mathematical Analysis for Business, Economics, and the Life and Social Sciences. Pearson International Edition ,13th Edition; 
Pestana, D. D. e Velosa, S. F. (2008). Introdução à Probabilidade e à Estatística: Volume I. 3ª Edição. Fundação Calouste Gulbenkian;
Ross, S.M. (2005) Introductory Statistics. Academic Press;
Budnick, F.S. (1993) Applied mathematics for business, economics and the social sciences. McGraw-Hill.