Estatística Aplicada às Ciências Empresariais

Métodos Quantitativos aplicados às ciências empresarias

Sistemas de informação de gestão

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

• Componente teórica: exposição dos conceitos e resolução de exemplos ilustrativos.
• Componente prática: resolução de exercícios práticos ilustrativos e complementares da matéria exposta nas aulas teóricas, sob orientação do professor, mas incentivando a resolução autónoma. Por vezes, recorrendo à utilização de software estatístico.

Objetivos e Competências e Desenvolver

Objetivos Gerais:

• Capacidade de explorar dados com recurso a métodos numéricos e gráficos, de forma a identificar os seus aspetos de maior relevância, com aplicação na área de Gestão e Economia;
• Conhecer os modelos probabilísticos que constituem as bases da inferência estatística e da tomada de decisão;
• Iniciação e utilização de um software para apoiar a análise estatística.

Objetivos Específicos:

• Conhecer as técnicas de análise estatística descritiva (exploratória), de forma a caracterizar uma amostra;
• Analisar a relação entre variáveis (duas);
• Conhecer e utilizar as técnicas de estatística inferencial.

Competências Genéricas

Capacidade de:

• análise e síntese;
• comunicação oral e escrita;
• computação;
• resolução de problemas em contexto real.

Competências Específicas

Capacidade de:

• desenvolver raciocínio lógico e dedutivo;
• usar intuição para resolver problemas;
• usar representações gráficas para interpretar resultados;
• resumir e interpretar dados para tomar decisões.

  1. Estatística descritiva:

1.1. Conceitos básicos;

1.2. Representação dos dados;

1.3. Medidas estatísticas.

  2. Regressão linear simples:

2.1.Correlação;

2.2. Modelo de regressão linear simples;

2.3. Reta dos mínimos quadrados;

2.4. previsão.

  3. Distribuições de probabilidade:

3.1. Conceitos básicos da teoria da probabilidade;

3.2. Variáveis aleatórias;

3.3. Características das distribuições de probabilidade;

3.4. Distribuições de probabilidade discretas;

3.5. Distribuição de probabilidade contínua;

3.6. Teorema do limite central.

4. Inferência Estatística:

4.1. Estimação paramétrica: estimação pontual (métodos de estimação e propriedades dos estimadores),

4.2. Estimação intervalar da média populacional (construção de intervalos de confiança);

4.3. Teste de hipóteses: noções fundamentais, arquitetura dos testes, testes paramétricos (uma população)

NAO

Serão disponibilizados no NONIO todos os textos de caracter teórico usados nas aulas, bem como as folhas práticas.

Principal

• Curto, J.D. (2019). Potenciar os Negócios? A Estatística Dá uma Ajuda! (Muitas Aplicações em Excel e poucas fórmulas…), 3.ª Edição. Edição do Autor.

Complementar

• Albright, S.C., Winston, W.L. (2019). Business Analytics: Data Analysis and Decision Making, 7th Edition. Cengage Learning.
• Alwan, L.C., Craig, B.A., McCabe, G.P. (2020). The Practice of Statistics for Business and Economics, 5th Edition. MacMilan.
• Evans, J.R. (2020). Business Analytics, 3rd Edition. Pearson.
• Murteira, B., Ribeiro, C.S., Silva, J.A., Pimenta, C., Pimenta, F. (2023). Introdução à Estatística, 4.ª Edição. Escolar Editora.