Análise Estatística

Caracterização geral

Pré-requisitos

Teaching language: English.

Bibliografia

Newbold, P., Carlson, W. L., Thorne, B. (2013). Statistics for Business and Economics. 8th edition, Boston: Pearson, https://ebookcentral.proquest.com/lib/novaims/detail.action?docID=5174169 (full text available after login in NOVA IMS network or through VPN connection).

Conover, W. J. (1999). Practical Nonparametric Statistics. 3rd edition. New York: Wiley.

Extra reading bibliography:

Mariappan, P. (2019). Statistics for Business. New York: Chapman and Hall/CRC, https://doi.org/10.1201/9780429443244 (full text available after login in NOVA IMS network or through VPN connection).

Wilks, S. (1948). Elementary Statistical Analysis. Princeton, New Jersey: Princeton University Press. https://www.jstor.org/stable/j.ctt183q2d4 (full text available after login in NOVA IMS network or through VPN connection).

Hogg, R. V., Tanis, E. A. (2001). Probability and Statistical Inference. 6th edition, New Jersey: Pearson/Prentice-Hall.

Murteira, B., Ribeiro, C.S., Silva, J.A., Pimenta, C. (2010). Introdução à Estatística. Lisboa: Escolar Editora.

Afonso, A., Nunes, C. (2011). Estatística e Probabilidades. Aplicações e Soluções em SPSS. Lisboa: Escolar Editora.

Método de ensino

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 (com e sem software), 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. É igualmente proposto um caderno de exercícios que deverão ser resolvidos com trabalho individual fora das aulas.

Método de avaliação

REGULAR PERIOD (1st call): test (30%; about LU1-LU5), exam (50%; about all topics, but more focused on LU6-LU8), Assignment Report (20%; mandatory for approval).

RESIT PERIOD (2nd call): final exam (100%).

RULES:
To complete the test/exam, students must provide themselves with the form and statistical tables disclosed in Moodle, and also with a scientific calculating machine. Graphic calculating machines are not allowed.
The Assignment Report is mandatory for approval in the regular examination period. The report must be prepared individually, in Portuguese or English, using a set of artificial data. Detailed information and the data set of the assignment are disclosed in Moodle. Reports submitted after the deadline will have a penalty of 0.5 points for each day of delay. The maximum delay allowed is 3 days. Reports not submitted in the Moodle platform will be rejected.

Conteúdo

A unidade curricular está organizada em 8 Unidades de Aprendizagem (UA):

1. VARIÁVEIS ALEATÓRIAS
- Modelos probabilísticos
- V.a. discretas
- V.a. continuas

2. DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE
- Binomial, Poisson, Normal
- Aproximação da Binomial à Normal
- t, Chi-square, F

3. DISTRIBUIÇÕES AMOSTRAIS
- Estatísticas amostrais e distribuições amostrais
- Distribuição da média e proporção amostrais

4. ESTIMAÇÃO PONTUAL
- Não enviesamento, eficiência, consistência

5. ESTIMAÇÃO POR INTERVALOS
- IC para média, proporção, variância
- IC para diferença de médias e diferença de proporções
- Determinar a dimensão da amostra

6. TESTES DE HIPÓTESES
- Conceitos
- Testes para média, proporção, variância, diferença de médias e diferença de proporções, quociente de variâncias
- Testes para coeficiente de correlação

7. ANÁLISE DE VARIÂNCIA
- One-way ANOVA com efeitos fixos
- Testes de comparações múltiplas
- Testes para igualdade de k variâncias

8. TESTES NÃO PARAMÉTRICOS
- Introdução
- Testes ajustamento
- Comparação de amostras independentes e emparelhadas
- Teste de Spearman
 

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: