Conhecimentos de Base Recomendados

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Objetivos

Numa época de rápido desenvolvimento nas áreas computacionais, a análise de dados tem vindo a assumir um papel fundamental no domínio da modelação, previsão e interpretação de fenómenos de natureza económica, financeira e de gestão. Pretende-se com esta unidade curricular apresentar os métodos de modelação e previsão de séries temporais, as técnicas de análise de correlação, de regressão simples e múltipla, as técnicas de análise em componentes principais, análise factorial, de clusters e discriminante de modo a permitir aos alunos a exploração e resolução de problemas modernos de gestão.
Pretende-se que o aluno saiba interpretar, formalizar e resolver problemas relevantes em termos organizacionais com base em instrumentos estatísticos de análise de dados. Esta unidade curricular embora com princípios teóricos fundamentais tem no âmbito das ciências empresarias uma vertente eminentemente prática, pelo que recorremos a softwares adequados para a resolução de problemas práticos.

Métodos de Ensino

As metodologias de ensino definidas são aplicadas de acordo com o tipo de aulas e como os objetivos definidos para cada aula. As aulas são subdivididas em teórica + prática laboratorial.
Parte Teórica: Metodologia Expositiva, fazendo-se recurso a metodologia participativa.
Parte Prática Laboratorial: Metodologia Participativa através da realização de exercícios recorrendo aos softwares adequados;

Este ano letivo teremos um ensino misto com 50% das aulas presenciais e 50% das aulas online (através da plataforma Microsoft Teams e com suporte da plataforma MOODLE).
Atendimento do Docente (online): Esclarecimento de dúvidas e apoio ao estudo e à realização de trabalhos dos alunos.

Avaliação Final:
A avaliação final de conhecimentos é constituída por:
• Teste Final (individual) (T);
• Exercícios (individual) (EX);
• Um Trabalho de Grupo (TG) .

O trabalho de grupo terá que cumprir um cronograma de atividades definido pelo docente que incluirá OBRIGATORIAMENTE um relatório.

Nota Final = 0,15 x Média dos EX + 0,35 x T + 0,5 x TG
Os exercícios não têm nota mínima, nem são obrigatórios. O estudante que optar por não realizar os exercícios terá 0 valores nessa componente.
Condições – O estudante terá de realizar a avaliação de Época de Recurso se:
• a nota do teste (T) for inferior a 10 valores, ou
• se a nota do trabalho de grupo (TG) for inferior a 10 valores.
As notas dos Exercícios e da correspondente média, do teste e do trabalho de grupo são arredondadas às décimas. Apenas a nota final será arredondada às unidades.

Avaliação de Época de Recurso
A avaliação final de conhecimentos é constituída por:
• Exame Final (individual) (E);
• Um Trabalho de Grupo (TG) .

O trabalho de grupo terá que cumprir um cronograma de atividades definido pelo docente que incluirá OBRIGATORIAMENTE um relatório.

Nota Final = 0,5 x E + 0,5 x TG

Condições – O estudante reprovará se:
• a nota do exame (E) for inferior a 10 valores, ou
• se a nota do trabalho de grupo (TG) for inferior a 10 valores.
As notas do exame e do trabalho de grupo são arredondadas às décimas. Apenas a nota final será arredondada às unidades.

Avaliação de Época Especial
O sistema de avaliação para a época especial é idêntico ao da época de recurso.

Estágio(s)

Não

Programa

PARTE I. REVISÃO DE ESTATÍSTICA DESCRITIVA; AMOSTRAGEM; INTRODUÇÃO AO SPSS

PARTE II. TESTES DE HIPÓTESES PARAMÉTRICOS E NÃO PARAMÉTRICOS
Aplicações com o software SPSS

PARTE III. CORRELAÇÃO E REGRESSÃO LINEAR
Aplicações com o software SPSS

PARTE IV. ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE DADOS MULTIVARIADOS
Aplicações com o software SPSS

Demonstração de conteúdos

Os Métodos Quantitativos são uma unidade curricular da área científica de Matemática fundamental no âmbito das ciências empresariais, pois é imprescindível nesta área o conhecimento das técnicas e dos softwares que permitem trabalhar com amostras de grandes dimensões. Os conteúdos do programa estão construídos de forma a permitir a aquisição dos fundamentos teóricos necessários para as mais diversas áreas das ciências empresariais e a consequente aplicação prática dos mesmos. O programa inicia-se com uma breve revisão dos conceitos estatísticos básicos munindo os alunos das ferramentas estatísticas imprescindíveis para a aprendizagem dos restantes conteúdos. Simultaneamente é feita a introdução aos softwares utilizados. São depois introduzidos os conceitos mais importantes na área da estatística multivariada e da análise de previsão. A aquisição destes novos conhecimentos aliada à aprendizagem da utilização de softwares estatísticos permite aos alunos atingir os objetivos previstos.

Demonstração da metodologia

A escolha dos métodos utilizados é feita com base nos objetivos definidos.
Assim na unidade curricular de Métodos Quantitativos as aulas estão definidas como teórico-práticas mas de acordo com os objectivos definidos é fundamental dividir cada aula em duas partes. A parte teórica visa cumprir objetivos pedagógicos com predomínio cognitivo, e tem como base um método expositivo, com apelo à compreensão, recorrendo sempre ao auxílio da exemplificação prática e, sempre que possível, apelando à participação dos alunos. Este método, utilizado na parte teórica das aulas, de convite à participação, ajuda ao esclarecimento de conceitos, ajuda à reflexão sobre os conteúdos e ajuda os alunos na estruturação e discriminação e integração de elementos cognitivos, desenvolvendo o espírito crítico e o raciocínio matemático.
A parte prática e laboratorial das aulas tem um predomínio do saber-fazer, fazendo apelo às atividades instrumentais e práticas de resolução de exercícios através da aplicação dos conceitos estudados e recorrendo aos softwares estatísticos mais adequados aos casos em estudo. As atividades devem ser realizadas, preferencialmente, pelos alunos com o apoio tutorial do docente.
Neste sentido, a parte teórica de cada aula é seguida da parte prática e laboratorial sequencial onde se aplicam os conhecimentos adquiridos. Estes exercícios sequenciais da teoria à prática ajudam a cimentar os conhecimentos, ajudam a perceber que é fundamental o conhecimento prévio de um conjunto de conteúdos teóricos para que se consiga a aplicação prática dos mesmos.

Docente(s) responsável(eis)

Sandra Cristina Dias Nunes - 1.º Semestre

Bibliografia

Essencial

1. BENTO MURTEIRA, J.F., SILVA RIBEIRO, C., ANDRADE e SILVA, J. e PIMENTA, C. (2002), Introdução à Estatística, McGraw-Hill.
2. CHAVES, C., MACIEL, E., GUIMARÃES, P. e RIBEIRO, J.C. (2000), Instrumentos Estatísticos de apoio à Economia: conceitos básicos, McGraw-Hill.
3. GUJARATI, D. (2003), Basics Econometrics, 4.ª edição, McGraw-Hill, New York.
4. GUJARATI, D. (1999), Essentials of Econometrics, 2.ª edição, McGraw-Hill, New York.
5. JOHNSON, R. A. e WICHERN, D. W. (2002), Applied Multivariate Statistical Analysis, 5ª edição, Prentice-Hall.
6. MAKRIDAKIS, S., WHEELWRIGHT, S. e HYNDMAN, R. (1998), Forecasting: Methods and Applications, 3ª edição, John Wiley & Sons, New York.
7. MARTINEZ, Ll. F. E Ferreira, a. i. (2008), Análise de Dados com SPSS – Primeiros Passos, 2ª edição, Escolar Editora.
8. MAROCO, J. e BISPO, r. (2005), Estatística Aplicada às Ciências Sociais e Humanas, 2ª edição, CLIMEPSI Editores.
9. PESTANA, M. A. e GAGEIRO, J.N. (2008), Análise de Dados para Ciências Sociais – A Complementaridade do SPSS, 5ª edição, Edições Sílabo.
10. REIS, E. (1997), Estatística Multivariada Aplicada, Edições Sílabo.

Complementar
11. JOHNSON, D. E. (1998), Applied Multivariate Methods for Data Analysis, Duxbury Press Pacific Grove.
12. MORRISON, D. J (2005), Multivariate Statistical Methods, 4ª edição, Duxbury Advanced Series, Thomson.
13. OLIVEIRA, M., AGUIAR, A., CARVALHO, A., MARTINS, F., MENDES, V. e PORTUGAL, P. (1997), Econometria – Exercícios, McGraw-Hill, Lisboa