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Ano Letivo: 2019/20

Gestão de Empresas

Estatística

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Publicação em Diário da República: Despacho nº 3393/2016 - 04/03/2016

5 ECTS; 1º Ano, 2º Semestre, 60,0 TP , Cód. 9152310.

Docente(s)
- Ricardo Jorge Viegas Covas (1)(2)
- Maria João da Costa Antunes Inácio (2)

(1) Docente Responsável
(2) Docente que lecciona

Pré-requisitos
Não aplicável

Objetivos
1. Conhecer e utilizar os principais conceitos de:
1.1. Estatística descritiva
1.2. Probabilidades
1.3. Variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade
1.4. Estimação e testes de hipóteses
2. Proceder à análise de dados, interpretar os resultados e realizar o processo de tomada de decisão

Programa
1. ESTATÍSTICA DESCRITIVA
1.1. Conceitos básicos.
1.1.1. População e amostra.
1.1.2. Fases do método estatístico.
1.2. Tipo de dados.
1.3. Distribuição de frequências e representação gráfica de dados.
1.4. Medidas de estatística descritiva.
1.4.1. Medidas de localização: tendência central e de ordem (Quantis). Identificação e classificação de ?outliers?. Diagrama de extremos e quartis.
1.4.2. Medidas de dispersão.
1.4.3. Medidas de assimetria.
1.4.4. Medidas de achatamento ou curtose.

2. INTRODUÇÃO À TEORIA DAS PROBABILIDADES
2.1. Algumas notas sobre análise combinatória.
2.2. Conceitos básicos.
2.2.1. Experiência aleatória.
2.2.2. Espaço de resultados.
2.2.3. Acontecimentos.
2.3. Álgebra dos acontecimentos.
2.3.1. Acontecimento complementar.
2.3.2. União de acontecimentos.
2.3.3. Intersecção de acontecimentos.
2.3.4. Diferença de acontecimentos.
2.3.5. Propriedades das operações entre conjuntos
2.4. Leis de probabilidade.
2.4.1. Definição clássica (ou de Laplace) de probabilidade.
2.4.2. Definição frequêncista ou empírica.
2.4.3. Axiomatização da teoria das probabilidades
2.5. Probabilidade condicionada.
2.6. Acontecimentos independentes.
2.7. Teorema da probabilidade total e Teorema de Bayes.

3. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS E DISTRIBUIÇÕES TEÓRICAS DE PROBABILIDADE
3.1. Definição de variável aleatória.
3.2. Variáveis aleatórias discretas. Função de probabilidade. Função de distribuição. Valor esperado, variância e algumas das suas propriedades. Moda e quantis.
3.3. Variáveis aleatórias contínuas. Função de densidade de probabilidade. Função de distribuição. Valor esperado, variância e algumas das suas propriedades. Moda e quantis
3.4. Algumas distribuições discretas de probabilidade.
3.4.1. Distribuição Binomial.
3.4.2. Distribuição de Poisson.
3.4.3. Aproximação da distribuição Binomial à distribuição de Poisson.
3.4.4. Referência a outras distribuições discretas: distribuição geométrica e distribuição hipergeométrica.
3.5. Algumas distribuições contínuas de probabilidade.
3.5.1. Distribuição Normal (ou de Gauss). Definição, propriedades, uso da tabela da distribuição normal N(0,1) e aplicações.
3.5.2. Teorema do Limite Central. Aproximação da distribuição Binomial à distribuição Normal e aproximação da distribuição de Poisson à distribuição Normal.
3.5.3. Referência a outras distribuições contínuas: distribuição Qui-quadrado, distribuição t-Student e distribuição F-Snedcor.

4. ESTIMAÇÃO ESTATÍSTICA
4.1. Conceitos básicos: população e parâmetro; amostra e estatística.
4.2. Estimação pontual de parâmetros populacionais.
4.3. Estimação intervalar de parâmetros populacionais.

5. TESTES DE HIPÓTESES PARAMÉTRICOS
5.1. Conceitos básicos: hipótese nula e hipótese alternativa, tipos de testes de hipóteses (unilaterais e bilaterais), tipologia dos erros, estatística de teste e região crítica.
5.2. Valor de prova (p-value) de um teste de hipóteses. Realização de testes de hipóteses usando o p-value.
5.3. Testes de hipóteses paramétricos mais comuns.

6. REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
6.1. Diagrama de dispersão. Método dos mínimos quadrados.
6.2. Coeficiente de correlação linear de Pearson e coeficiente de determinação.

Metodologia de avaliação
Avaliação contínua: uma prova (frequência), sobre toda a matéria, em método on-line. O aluno dispensa de exame caso tenha nota superior ou igual a 9.5 valores

Exame (de 0 a 20): uma prova (exame), sobre toda a matéria, em método on-line. O aluno é aprovado caso tenha nota superior ou igual a 9.5 valores.

A frequência e o exame de época normal, serão divididos em duas partes de escolha múltipla (10 valores em cada uma das partes, sem lugar a penalizações por respostas erradas).

Para um aluno que seja admitido a exame ou deseje fazer melhoria na época normal de exames, considera-se para a nota final da disciplina as partes com a melhor cotação entre a frequência e o exame. Assim, a nota final será:
NOTA FINAL = máximo (PARTE 1 FREQUÊNCIA, PARTE 1 EXAME) + máximo (PARTE 2 FREQUÊNCIA, PARTE 2 EXAME)

Independentemente do momento e elemento de avaliação, o aluno poderá ser chamado a uma prova oral. A não comparência nessa prova implica a reprovação.


Bibliografia
- Pedrosa, A. e Gama, S. (2016). Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística, com Excel. Lisboa: Porto Editora
- Robalo, A. (1998). Estatística - Exercícios, Vol I (Probabilidades. Variáveis aleatórias). Lisboa: Edições Sílabo
- Robalo, A. (2004). Estatística - Exercícios, Vol II (Distribuições. Inferência Estatística) . Lisboa: Edições Sílabo
- Siegel, A. (1996). Statistics and Data Analysis: An Introduction. New York: John Wiley & Sons

Método de Ensino
Aulas teórico-práticas em que se expõem e exemplificam as matérias respeitantes a cada um dos conteúdos programáticos, incentivando-se a participação ativa por parte dos alunos. É dada especial ênfase à análise de dados de natureza económica.

Software utilizado nas aulas
Excel.

 

Aprovado em Conselho Técnico Cientifico: 13 de outubro de 2020

Download da Ficha da Unidade Curricular (FUC)

 

 


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