Statistics for Enterprise Data Analysis

Objetivos

NA

Caracterização geral

Código

400089

Créditos

7.5

Professor responsável

Jorge Morais Mendes

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português. No caso de existirem alunos de Erasmus, as aulas serão leccionadas em Inglês

Pré-requisitos

A unidade curricular está organizada em 3 Unidades de Aprendizagem (UA):

UA1. Fundamentos de Estatística para a Ciência dos Dados

  • Introdução à estatística
  • Organização da informação
  • Distribuições de frequência
  • Estatísticas descritivas
  • Deteção de outliers
  • Variáveis qualitativas e quantitativa
  • Distribuições por amostragem
  • Estimação por intervalos
  • Testes de hipóteses

UA2. Modelo regressão linear

  • Introdução
  • O modelo de regressão linear simples: definição, estimação, inferência, qualidade.
  • O modelo de regressão linear múltipla: definição, estimação, inferência, qualidade.
  • Outros aspetos relevantes no modelo de regressão linear

UA3. Modelos lineares de séries temporais

  • Introdução e conceitos básicos
  • Modelos AR
  • Modelos MA
  • Modelos ARMA
  • Modelos não estacionários e sazonais (ARIMA e SARIMA)
  • Avaliação e diagnóstico

Bibliografia

  • Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J., Neter, J., Li,W. (2004) Applied Linear Statistical Models, 5th edition,  McGraw-Hill.
  • Lock, Robin, H., Lock, P. F., Morgan, K.L., Lock, E.F., Lock, D.F. (2017) Statistics: unlocking the power of data. Second edition, Wiley.
  • Shumway, R.H., Stoffer, D.S. Time Series Analysis and its Applications with Examples in R, 3rd edition, Springer, 2011

Método de ensino

1st round: Project (40%) + Final exam (60%).

2nd call: Project (40%) + Final exam (60%).

Método de avaliação

Português. Em caso de existirem alunos estrangeiros, as aulas serão dadas em Inglês.

Conteúdo

A unidade curricular é baseada em aulas teóricas e práticas. Serão aplicadas diversas estratégias de ensino, incluindo exposição e demonstrações com apresentação de slides, aplicações passo a passo usando o R, perguntas e respostas. As sessões incluem apresentação de conceitos e metodologias, resolução de exemplos, discussão e interpretação de resultados. A componente prática está orientada para a resolução de problemas e exercícios, incluindo a discussão e interpretação de resultados.

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: