Saltar para:
Logótipo
Comuta visibilidade da coluna esquerda
Você está em: Início > 1EC203
Mapa das Instalações
Edifício Principal | Main Building Edifício Pós-Graduações | Post-Graduate Building

Estatística I

Código: 1EC203     Sigla: ESTI

Áreas Científicas
Classificação Área Científica
OFICIAL Matemática

Ocorrência: 2022/2023 - 1S Ícone do Moodle

Ativa? Sim
Unidade Responsável: Agrupamento Científico de Matemática e Sistemas de Informação
Curso/CE Responsável: Licenciatura em Economia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla Nº de Estudantes Plano de Estudos Anos Curriculares Créditos UCN Créditos ECTS Horas de Contacto Horas Totais
LECO 372 Plano de Bolonha a partir de 2012 2 - 6 42 162
Mais informaçõesA ficha foi alterada no dia 2022-06-29.

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

Língua de trabalho

Português

Objetivos

1. Formar utilizadores críticos dos métodos estatísticos.
2. Criar competências para que os alunos sejam capazes de aplicar corretamente as técnicas e os conceitos estatísticos, nunca esquecendo a sua rigorosa formulação matemática e condições de aplicabilidade, mesmo quando compreendidos intuitivamente.
3. Desenvolvimento de capacidades para a utilização crítica das principais técnicas de Estatística Descritiva na análise de dados estatísticos. Em particular, criar competências para a elaboração de um relatório a partir dos outputs do software R.
4. Aquisição de conhecimentos indispensáveis para o estudo da Inferência Estatística e da Econometria.
5. Desenvolver a capacidade de raciocínio, de análise e de adaptação a novas situações.

Resultados de aprendizagem e competências

Os estudantes devem ser capazes de aplicar corretamente as técnicas e os conceitos estatísticos, nunca esquecendo a sua rigorosa formulação matemática e condições de aplicabilidade, e de demonstrar espírito crítico nas conclusões que apresentam.

Modo de trabalho

Presencial

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

Conhecimentos sobre cálculo de integrais simples, próprios e impróprios.
R software

Programa

ESTATÍSTICA DESCRITIVA E TEORIA DAS PROBABILIDADES


1. ESTATÍSTICA DESCRITIVA
Breve revisão de conceitos fundamentais de Estatística Descritiva, incluindo a análise de alguns conjuntos de dados  com a utilização do software R.
    1.1. Classificação dos diferentes tipos de dados.
    1.2. Tabelas de frequências e principais representações gráficas.
    1.3. Medidas descritivas de localização (média, moda e mediana), de dispersão (variância, desvio padrão e coeficiente de variação), de ordem (quantis), de assimetria (coeficientes de assimetria de Fisher, Pearson e Bowley) e de achatamento (kurtosis).. 
    1.4. Estudo da correlação. Diagrama de dispersão, covariância e correlação.


2. PROBABILIDADES
    2.1. Introdução.
    2.2. Experiência aleatória. Espaço de resultados e acontecimentos.
    2.3. Definições de probabilidade.
    2.4. Probabilidade condicionada.
    2.5. Independência entre acontecimentos.
    2.6. Teorema da probabilidade absoluta e teorema de Bayes.


3. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS unidimensionais e bidimensionais, discretas e contínuas.
            3.1.. Definição e exemplos.
            3.2. Distribuição de probabilidade de uma variável unidimensional.
            3.3. Momentos e parâmetros mais importantes.
            3.4. Distribuições de probabilidade conjunta e marginais.
            3.5. Covariância e correlação. Propriedades.
    


4. DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE
    4.1. Distribuições discretas mais importantes: teoremas e propriedades.
           4.1.1. Distribuição uniforme discreta
           4.1.2. Distribuição hipergeométrica
           4.1.3. Distribuição binomial
           4.1.4. Distribuição de Poisson.
    4.2. Distribuições contínuas mais importantes: teoremas e propriedades.
           4.2.1. Distribuição uniforme contínua
           4.2.2. Distribuição normal ou Gaussiana
           4.2.3. Distribuição exponencial negativa

 

Bibliografia Obrigatória

• Fernanda Figueiredo, Adelaide Figueiredo, Alexandra Ramos e Paulo Teles. ; Estatística Descritiva e Probabilidades - Problemas resolvidos e propostos com aplicações em R, 2ª edição, Escolar Editora, 2009. ISBN: 978-972-592-249-1
Fernanda Otília de Sousa Figueiredo; Estatística descritiva e probabilidades. ISBN: 978-972-592-221-7

Bibliografia Complementar

• Thomas Wonnacott and Ronald Wonnacott. ; Introductory Statistics for Business and Economics, 4th edition. , Wiley, 1993
• Bento Murteira, Carlos Ribeiro, João Silva e Carlos Pimenta; Introdução à Estatística. , Escolar editora, 2010
Newbold Paul; Statistics for business and economics. ISBN: 978-0-273-76706-0
• António Pedrosa e Sílvio Gama. ; Introdução Computacional à Probabilidade e Estatística. , Porto Editora, 2004. ISBN: 972-0-06056-5
• Andrew Siegel. ; Practical Business Statistics, 5th edition. , MacGraw-Hill, 2003

Observações Bibliográficas

n.a.

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teórico/práticas, i.e., teóricas com resolução de exemplos práticos e aulas de resolução de exercicios, alguns resolvidos com o software de Estatística R (www.r-project.org) .
A disciplina está inserida na plataforma de elearning Moodle. As funcionalidades do moodle serão usadas como um  complemento às aulas, no que respeita aos métodos de ensino/aprendizagem, criação de fóruns para esclarecimento de dúvidas e de outro material de apoio adicional.

Software

R package

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação Peso (%)
Teste 100,00
Total: 100,00

Componentes de Ocupação

Designação Tempo (Horas)
Estudo autónomo 123,00
Frequência das aulas 39,00
Total: 162,00

Obtenção de frequência

AVALIAÇÃO ÉPOCA NORMAL

Os alunos podem ser avaliados por 2 testes OU apenas por exame final.

A classificação final do aluno que é avaliado por testes será assim calculada: 
40%*nota 1ºTeste+60%*nota 2º teste


Para aprovação por testes, a classificação final obtida através da fórmula anterior terá de ser maior ou igual a 9.5 valores, e a nota de cada teste  terá de ser maior ou igual a 6.0 valores.


Para aprovação por exame, a classificação final do exame terá de ser maior ou igual a 9.5 valores.

1º Teste: Incide sobre Estatística Descritiva e Probabilidades (Capítulos 1 e 2 do programa).
2º Teste: Incide sobre Variáveis Aleatórias e Distribuições de Probabilidades (Capítulos 3 e 4 do programa).
Exame:  Incide sobre todos os capítulos do programa 1,2,3,4.


ÉPOCA DE RECURSO:
Todos os alunos que não obtiveram aprovação na época normal ou que pretendam efetuar melhoria de classificação, poderão efetuar o exame de recurso.
Obterão aprovação à disciplina todos os alunos em que a classificação de exame seja não inferior a 9.5 valores.


 

Fórmula de cálculo da classificação final


A classificação final do aluno que é avaliado por testes será assim calculada: 
40%*nota 1ºTeste+60%*nota 2º teste


Para aprovação por testes, a classificação final obtida através da fórmula anterior terá de ser maior ou igual a 9.5 valores, e a nota de cada teste  terá de ser maior ou igual a 6.0 valores.


Para aprovação por exame, a classificação final do exame terá de ser maior ou igual a 9.5 valores.

Provas e trabalhos especiais

 n.a.

Trabalho de estágio/projeto

n.a.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

n.a.

Melhoria de classificação

Por exame

Observações

n.a.
Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2024 © Faculdade de Economia da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z  I Livro de Visitas
Página gerada em: 2024-08-18 às 02:28:53 | Política de Utilização Aceitável | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias
SAMA2