Análise de Dados e Estatística

Conhecimentos de Base Recomendados

CB1. Manipulação de expressões, equações e funções.

CB2. Capacidade de interpretar dados, fazer inferência e aplicar raciocínio lógico.

CB3. Competência em utilizar ferramentas básicas de informática, especialmente software para análise de dados (ex: Excel).

Métodos de Ensino

As aulas são teórico-práticas, de acordo com o estipulado no plano curricular.

  • ME1. Componente teórica: exposição dos assuntos e resolução de exemplos ilustrativos.
  • ME2. Componente prática: resolução de exercícios práticos ilustrativos e complementares da matéria exposta nas aulas teóricas, sob orientação do professor, mas incentivando a resolução autónoma.
  • ME3. Componente prática laboratorial: resolução de exercícios práticos ilustrativos e complementares da matéria exposta nas aulas teóricas, com recurso a software estatístico, sob orientação do professor, mas incentivando a resolução autónoma e a discussão em grupo.

As três componentes serão alternadas de forma auxiliar no processo de aprendizagem e consolidação dos conhecimentos.

Os alunos terão acesso à programação indicativa das aulas (PIA), no início do semestre, a fim de terem conhecimento do tipo de componente, matéria a expor e exercícios a realizar em cada aula (salvo alguma alteração/adaptação fruto da lotação da sala atribuída e/ou número de alunos por turno).

Resultados de Aprendizagem

Após a conclusão da unidade curricular, o estudante será capaz de:

  • OA1. Compreender o papel e a importância do pensamento estatístico no contexto do Marketing e Negócios Internacionais.
  • OA2. Identificar e distinguir os diferentes tipos de dados e suas características fundamentais.
  • OA3. Aplicar técnicas de análise descritiva univariada e bivariada, para sumarizar e interpretar dados isolados.
  • OA4. Conhecer e aplicar as principais distribuições teóricas discretas e contínuas no contexto da análise de dados.
  • OA5. Introduzir os conceitos básicos de inferência estatística e sua importância para a generalização de resultados.
  • OA6. Calcular e interpretar intervalos de confiança para diversos parâmetros populacionais.
  • OA7. Realizar testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos para avaliar suposições e tomar decisões informadas.

Competências associadas:

  • CD1. Desenvolver a capacidade de compreender e aplicar o pensamento estatístico para a análise crítica de dados e a tomada de decisões fundamentadas no âmbito do Marketing e Negócios Internacionais.
  • CD2. Ser capaz de identificar, classificar e compreender os diferentes tipos de dados e suas propriedades, garantindo a seleção adequada dos métodos estatísticos de análise.
  • CD3. Aplicar técnicas para sumarizar, descrever e interpretar dados univariados e bivariados, considerando medidas de tendência central, dispersão e associações.
  • CD4. Conhecer e aplicar as distribuições teóricas discretas e contínuas, entendendo o seu papel na modelação e previsão de fenómenos relacionados com dados de marketing e negócios.
  • CD5. Entender os princípios da inferência estatística, incluindo como generalizar conclusões a partir de amostras para populações, com base em conceitos probabilísticos.
  • CD6. Calcular e interpretar intervalos de confiança para estimar parâmetros populacionais, avaliando o grau de incerteza das estimativas.
  • CD7. Executar testes estatísticos paramétricos e não paramétricos, interpretar os resultados no contexto da investigação e tomada de decisões informadas.

Programa

P1. Introdução

  • 1.1. Enquadramento: pensamento estatístico
  • 1.2. Tipos de dados

P2. Análise de dados fundamental

  • 2.1. Análise descritiva univariada
  • 2.2. Análise descritiva bivariada

P3. Probabilidades e distribuições teóricas

  • 3.1. Conceitos e teoremas fundamentais
  • 3.2. Variáveis aleatórias discretas e contínuas
  • 3.3. Distribuições teóricas discretas e contínuas

P4. Inferência Estatística

  • 4.1. Introdução
  • 4.2. Intervalos de confiança para diferentes parâmetros populacionais
  • 4.3. Testes de hipóteses paramétricos para diferentes parâmetros populacionais
  • 4.4. Testes de hipóteses não paramétricos

Docente(s) responsável(eis)

Barbara Alexandre Regadas Correia Baía

Métodos de Avaliação

Em conformidade com o Regulamento Académico do 1.º Ciclo de Estudos do IPC são propostos os dois seguintes métodos de avaliação:

A. AVALIAÇÃO PERIÓDICA (alunos de todos os estatutos):

A presença em aula não é requisito obrigatório (mas sempre, vivamente, aconselhada), com exceção dos momentos de avaliação escrita e discussão e/ou apresentação e/ou defesa de trabalhos. As datas desses momentos podem ser consultadas, logo no início do ano, na programação indicativa da aula (PIA). A falta a pelo menos uma destas aulas/momentos conduzirá à exclusão deste método de avaliação.

MA1. Teste Escrito Individual I (35%):

  • Exame escrito individual (sem recurso a qualquer tipo de consulta; Diretriz IAG: Nível 0 (Totalmente sem IA))
  • Permitida a utilização de máquina de calcular (sem memória)
  • Nota mínima de 7,0 valores em 20
  • Caráter obrigatório
  • Duração: 1h
  • Data: Consultar PIA
  • Formato: Questões de resposta fechada com a classificação total de 12 valores e questões de resposta aberta com a classificação total de 8 valores
  • NOTA 1: Questões de resposta fechada: resposta correta terá a totalidade da cotação; resposta incorreta terá a cotação de 0 valores
  • NOTA 2: Questões de resposta fechada: A resposta do aluno será dada numa FOLHA de RESPOSTA (devidamente identificada com o momento de avaliação, nome e número de aluno, versão da prova, chave de enunciado e data) sendo que respostas múltiplas e/ou rasuradas terão da classificação de 0 valores (proibida a utilização de borracha e/ou verniz corretor).
  • No caso de suspeita fundada de fraude detetada na fase de correção de prova, o estudante será convocado para prestação de prova oral para verificação dos conhecimentos e competências demonstradas. Esta verificação é realizada por um júri constituído pelo docente da UC e por mais 2 docentes da mesma área. caso o estudante não comprove ter os conhecimentos e competências demonstradas na prova escrita, a prova ser-lhe-á anulada

MA2. Teste Escrito Individual II (35%):

  • Exame escrito individual (sem recurso a qualquer tipo de consulta; Diretriz IAG: Nível 0 (Totalmente sem IA))
  • Permitida a utilização de máquina de calcular (sem memória)
  • Nota mínima de 7,0 valores em 20
  • Caráter obrigatório
  • Duração: 1h
  • Data: Consultar PIA
  • Formato: Questões de resposta fechada com a classificação total de 12 valores e questões de resposta aberta com a classificação total de 8 valores
  • NOTA 1: Questões de resposta fechada: resposta correta terá a totalidade da cotação; resposta incorreta terá a cotação de 0 valores
  • NOTA 2: Questões de resposta fechada: A resposta do aluno será dada numa FOLHA de RESPOSTA (devidamente identificada com o momento de avaliação, nome e número de aluno, versão da prova, chave de enunciado e data) sendo que respostas múltiplas e/ou rasuradas terão da classificação de 0 valores (proibida a utilização de borracha e/ou verniz corretor).
  • No caso de suspeita fundada de fraude detetada na fase de correção de prova, o estudante será convocado para prestação de prova oral para verificação dos conhecimentos e competências demonstradas. Esta verificação é realizada por um júri constituído pelo docente da UC e por mais 2 docentes da mesma área. caso o estudante não comprove ter os conhecimentos e competências demonstradas na prova escrita, a prova ser-lhe-á anulada

MA3. Trabalho Prático de Grupo (20%):

  • Projeto de análise e interpretação de dados
  • Nota mínima de 5,0 valores em 20
  • Diretriz IA: Permitido o nível 2 (IA como ferramenta de apoio à redação e rascunho de código).
  • O estudante deve anexar obrigatoriamente a declaração de uso de IA com a listagem dos prompts utilizados e o registo da sua intervenção crítica.
  • Caráter obrigatório
  • Alguma ocorrência sobre o desenvolvimento do trabalho de grupo, nomeadamente a falta de participação de algum elemento, deverá ser reportada logo que detetada (e não no dia da apresentação final do trabalho). A não comunicação atempada, levará a que todos os elementos tenham a mesma classificação
  • Todos os trabalho submetidos na plataforma serão analisados na ferramenta UrKund. Qualquer situação anómala detetada levará a exclusão de todos os elementos do grupo deste método de avaliação

MA4. Defesa Oral Individual (10%):

  • Exposição individual do projeto e resposta a perguntas do docente.
  • Nota mínima de 9,5 valores em 20
  • Caráter obrigatório para defesa da nota de grupo (MA3)
  • Diretriz IAG: Nível 0 (Totalmente sem IA)

Aprovação:

  • Formula: CF = 0,35*MA1 + 0,35*MA2 + 0,2*MA3 + 0,1*MA4
  • Ocorre aprovação com a classificação final (CF) mínima de 10 valores

A falta a pelo menos 1 destes momentos momentos conduz à exclusão deste método de avaliação.

________________

B. AVALIAÇÃO POR EXAME (Épocas: Normal, Recurso e Especial; alunos de todos os estatutos):

  • Requisitos de acesso: Requisitos de matrícula e inscrição cumpridos

B1. Para o aluno nas seguintes condições:

  • Reprovado em avaliação periódica e
  • Componente de avaliação MA3 e MA4 com pelo menos a classificação mínima;

MA5. Exame Escrito Individual (70%)

  • Exame escrito individual (sem recurso a qualquer tipo de consulta; Diretriz IAG: Nível 0 (Totalmente sem IA))
  • Nota mínima de 7,0 valores em 20 valores
  • Permitida a utilização de máquina de calcular (sem memória)
  • Data: Consultar o mapa de exames
  • Conteúdo: Totalidade do programa
  • Duração: 2h
  • Formato: Questões de resposta fechada com a classificação total de 10 valores e questões de resposta aberta com a classificação total de 10 valores
  • NOTA 1: Questões de resposta fechada: resposta correta terá a totalidade da cotação; resposta incorreta terá a cotação de 0 valores
  • NOTA 2: Questões de resposta fechada: A resposta do aluno será dada numa FOLHA de RESPOSTA (devidamente identificada com o momento de avaliação, nome e número de aluno, versão da prova, chave de enunciado e data) sendo que respostas múltiplas e/ou rasuradas terão a classificação de 0 valores (proibida a utilização de borracha e/ou verniz corretor).
  • No caso de suspeita fundada de fraude detetada na fase de correção de prova, o estudante será convocado para prestação de prova oral para verificação dos conhecimentos e competências demonstradas. Esta verificação é realizada por um júri constituído pelo docente da UC e por mais 2 docentes da mesma área. caso o estudante não comprove ter os conhecimentos e competências demonstradas na prova escrita, a prova ser-lhe-á anulada

Aprovação:

  • Formula: CF = 0,7*MA5 + 0,2*MA3 + 0,1*MA4
  • Ocorre aprovação com a classificação final (CF) mínima de 10 valores

B2. Para o aluno nas seguintes condições:

  • Reprovado em avaliação periódica, sem a classificação mínima nos momentos de avaliação MA3 e MA4 ou
  • Faltou à avaliação periódica ou
  • Melhoria de classificação

MA6. Exame Escrito Individual (100%)

  • Exame escrito individual (sem recurso a qualquer tipo de consulta; Diretriz IAG: Nível 0 (Totalmente sem IA))
  • Permitida a utilização de máquina de calcular (sem memória)
  • Data: Consultar o mapa de exames
  • Conteúdo: Totalidade do programa
  • Duração: 3h
  • Formato: Questões Teóricas; Teórico-Práticas e Prática Laboratorial (com recurso a software estatístico)
  • No caso de suspeita fundada de fraude detetada na fase de correção de prova, o estudante será convocado para prestação de prova oral para verificação dos conhecimentos e competências demonstradas. Esta verificação é realizada por um júri constituído pelo docente da UC e por mais 2 docentes da mesma área. caso o estudante não comprove ter os conhecimentos e competências demonstradas na prova escrita, a prova ser-lhe-á anulada

Aprovação:

  • Formula: CF = MA5
  • Ocorre aprovação com a classificação final (CF) mínima de 10 valores

 


    Estágio(s)

    NAO

    Bibliografia

    Principal:

    Murteira, B. et al (2023). Introdução à Estatística. 4ªEd, Escolar Editora.

    Newbold, P., Carlson, W. & Thorne, B. (2022). Statistics for Business and Economics, Global Edition, Pearson Education Limited.

    Paulino, C.D. e Branco, J. (2005). Exercícios de Probabilidade e Estatística. Escolar Editora.

    Pedrosa, A. e Gama, S. (2016). Introdução computacional à Probabilidade e Estatística, 3ª Ed. Porto Editora.

    Webster, A.L. (2007). Estatística aplicada à Administração e Economia. McGraw-Hill.

     

    Complementar:

    Anderson, D.R., et al (2017). Statistics for business and economics,13e.  Cengage Learning.

    Curto, J.D. (2016). Estatística: muitas aplicações em Excel e poucas fórmulas. Edição do Autor.

    Keller; G. e Gaciu, N. (2020). Statistics for management and economics. 2e. Cengage Learning EMEA.