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Análise de Dados

Código: 2MDA04     Sigla: AD

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Estatística

Ocorrência: 2020/2021 - 1S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Curso/CE Responsável: Mestrado em Modelação, Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
MADSAD 35 Plano Oficial - a partir de 2020/2021 1 - 6 42 162

Docência - Responsabilidades

Docente Responsabilidade
Maria Paula de Pinho de Brito Duarte Silva Regente

Docência - Horas

Teorico-Prática: 3,00
Tipo Docente Turmas Horas
Teorico-Prática Totais 1 3,00
Maria Paula de Pinho de Brito Duarte Silva 1,50
Adelaide Maria de Sousa Figueiredo 1,50
Mais informaçõesA ficha foi alterada no dia 2020-09-14.

Campos alterados: Fórmula de cálculo da classificação final, Componentes de Avaliação e Ocupação, Obtenção de frequência

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

Formar os alunos em métodos de análise univariada, bivariada e multivariada de dados.

Resultados de aprendizagem e competências


- Comprensão dos fundamentos teóricos das metodologias leccionadas.

- Capacidade de extrair a informação essencial de um conjunto de dados reais, usando as metodologias leccionadas.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Pré-requisitos da disciplina.

Matérias que os alunos devem dominar, a nível de primeiro ciclo :

- Álgebra linear : Cálculo matricial; derivação matricial; Determinação de valores e vectores próprios.

- Probabilidades e Estatística:Estatística descritiva;Noções de cálculo de probabilidades; Distribuição multinormal;Testes de hipóteses.

 

Programa

•Análise Preliminar de Dados.

•Tabelas de Contingência.

• Análise Factorial: Análise em Componentes Principais; Análise Factorial das Correspondências Simples; Análise Factorial das Correspondências Múltiplas.

• Análise Classificatória: Medidas de Comparação;Classificação Hierárquica;Classificação Não Hierárquica.

•Análise Discriminante: Análise Discriminante em 2 grupos; Análise Discriminante em K grupos.

Bibliografia Obrigatória

Subhash Sharma; Applied Multivariate Techniques, Wiley, 1996
João Maroco; Análise Estatística com utilização do SPSS, Edições Sílabo
L. Lebart, A. Morineau, M. Piron; Statistique Exploratoire Multidimensionnelle, Dunod, Paris,, 1995
Brian S. Everitt; Applied multivariate data analysis. ISBN: 978-0-470-71117-0

Bibliografia Complementar

Diday, Lemaire, Pouget, Testu ; Éléments d'Analyse des Données, Dunod, Paris, 1982
B. S. Everitt; The Analysis of Contingency Tables, Chapman & Hall
B. Murteira, C. Silva Ribeiro, J. Andrade e Silva, C. Pimenta; Introdução à Estatística, McGraw-Hill
Elisabeth Reis; Estatística Multivariada Aplicada, Edições Sílabo
H. Fenneteau, C. Biales ; Analyse Statistique des Données. Applications et cas pour le Marketing, Ellipses, Paris, 1993
Figueiredo, F.,Figueiredo, A., Ramos, A., Teles, P.; Estatística Descritiva e Probabilidades. Exercícios resolvidos e propostos com aplicações em R., Escolar Editora, 2017
Figueiredo, F,Figueiredo, A., Ramos, A., Teles, P.; Inferência Estatística. Exercícios resolvidos e propostos com aplicações em R. , Escolar Editora, 2017

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

- Aulas teóricas-práticas, com exemplos de utilização dos softwares.

- Exercícios propostos para treino dos alunos.

- Acompanhamento do trabalho prático.

Software

R
SPSS
SPAD

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Exame 60,00
Trabalho prático ou de projeto 40,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Apresentação/discussão de um trabalho científico 2,00
Estudo autónomo 80,00
Frequência das aulas 42,00
Trabalho escrito 38,00
Total: 162,00

Obtenção de frequência

Exame final e Trabalho prático.

Fórmula de cálculo da classificação final

Nota Final =
MAX {0.6 exame+0.4 trabalho ; 0.5 exame+0.5 trabalho}

A aprovação está condicionada à nota do exame ser igual ou superior a 7.0 valores.

Provas e trabalhos especiais

O trabalho consiste na análise de uma base de dados reais, utilizando os métodos leccionados na disciplina, por recurso a um ou mais softwares.

Será efectuado em duas partes: 1ª parte: descrição da base de dados, análise univariada e análise bivariada 2ª parte: análise multivariada.

O trabalho deverá ser realizado por grupos de 2 alunos.

 O trabalho será objecto de uma apresentação oral.
Esta apresentação tem lugar após o exame de época normal, e antes do exame de recurso (tipicamente próximo do exame de recurso).

 

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