Métodos Estatísticos

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Objetivos

1. Compreender os fundamentos dos métodos utilizados em Estatística e dos seus pressupostos;

2. Aplicar os métodos adequados aos dados disponíveis, reconhecer e interpretar os resultados e tomar decisões apoiadas nesse conhecimento;

3. Dominar a problemática existente em torno do estudo das propriedades de uma população a partir do escrutínio de uma ou mais amostras dessa população;

4. Adquirir competências relativas à utilização de aplicações informáticas, tais como o SPSS ou o Excel, úteis no domínio da análise de dados.

Programa

1. Estatística Descritiva: Distribuição de frequências. Medidas de localização, dispersão, assimetria e curtose. Gráficos. Coeficiente de correlação de Pearson. Coeficiente de correlação ordinal de Spearman.

2. Introdução à Probabilidade e Inferência: Conceitos importantes. Teste de hipóteses para a média populacional. Testes de hipóteses para a diferença entre duas médias populacionais. Testes de ajustamento. Teste de independência do Qui-quadrado. Teste U de Mann-Whitney. Testes de sinais e de Wilcoxon.

3. Análise de Variância (ANOVA), a um fator e fatorial, e Análise de Covariância (ANCOVA).

4. Análise de Variância Multivariada (MANOVA): a um e a dois fatores.

5. Análise em Componentes Principais.

6. Análise de Clusters.

7. Análise de Regressão: Regressão linear (simples e múltipla). Linearização de modelos não-lineares. Regressão Logística.

8. Análise de séries cronológicas.

Métodos de ensino

As aulas presenciais incluem uma primeira parte de exposição teórica e uma segunda de resolução de problemas e tarefas correspondentes a fichas de trabalho. Pretende-se, assim, incentivar a aprendizagem baseada na experiência. Os alunos utilizam os seus computadores portáteis nas aulas e trabalham com aplicações como o Excel e o IBM SPSS Statistics na resolução das fichas de trabalho.

A docente acompanha os alunos na resolução das fichas de trabalho, fomentando-se a discussão das metodologias e dos resultados obtidos com a utilização do IBM SPSS Statistics. Fora das aulas os alunos devem ler mais sobre os métodos estudados e concluir a resolução das fichas de trabalho. Os alunos são incentivados a usar a internet para a realização de pesquisas sobre os temas abordados e a colocar dúvidas por e-mail: aurea.st.sousa@uac.pt.

Bibliografia

Chatfield, C. (2000). Time-Series Forecasting. Chapman & Hall / CRC. ISBN: 1-58488-063-5 (UAç 103584 SD 519.24 C437t).

Evans, J. R.R., & Olson, D. L. (2002). Statistics, Data Analysis and Decision Modeling. Prentice Hall. ISBN: 978-0130783837 (UAç 105618 SD 519.2).

Everitt, B. S., & Dunn, G. (2001). Applied Multivariate Data Analysis. Edward Arnold. ISBN: 0340741228 (BibUAç 519.23 E94a).

Guimarães, R. C., & Cabral, J. S. (1997). Estatística. McGraw-Hill. ISBN: 972-8298-45-5 (BibUAçSD 519.2 G98es 97049E1).

Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis. Prentice Hall. ISBN: 0-13-092553-5 (BibUAç EG 519.23 J65ap - 102963).

Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2001). Using Multivariate Statistics. Allyn & Bacon. ISBN: 0-321-05677-9 (BibUAçSD 519.23 T111u 103841).

Código

0200532

ECTS

4

Aulas

  • Teórico-Práticas - 35 horas

Método de Avaliação

  • Exame: 60%
  • Frequência: 40%