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Métodos Quantitativos 2017/2018

  • 6 ECTS
  • Lecionada em Português
  • Avaliação Mista

Objetivos

(i) Conhecer e aplicar distribuições teóricas discretas e contínuas;
(ii) Conhecer os principais conceitos de teoria da amostragem;
(iii) Saber utilizar os conceitos de Inferência Estatística para:
- Construir estimadores e identificar as suas propriedades;
- Construir intervalos de confiança para os principais parâmetros populacionais;
- Aplicar e identificar os testes de hipóteses paramétricos para os principais parâmetros populacionais;
(iv) Desenvolver o espírito crítico e a capacidade de investigação no âmbito da inferência estatística.

Pré-Requisitos Recomendados

Conhecimentos básicos de Estatística Descritiva, Teoria da Probabilidade e Matemática.

Método de Ensino

A lecionação da unidade curricular desenvolve-se em aulas teórico/práticas. Os tópicos do programa serão explanados em aula utilizando o método expositivo, demonstrativo e interrogativo, conjuntamente com a realização de exercícios para desenvolvimento de conhecimento prático dos conceitos e métodos apresentados.

Conteúdos Programáticos

I) Distribuições Teóricas
1. Discretas: Bernoulli, Binomial, Hipergeométrica e Poisson
2. Contínuas: Uniforme, Exponencial, Normal
3. Auxiliares: T de Student, Qui-quadrado e F de Snedecor
4. Teorema do Limite Central
II) Amostragem
1. Probabilidades e Inferência Estatística
2. Conceitos gerais (população, amostra,...)
3. Amostragem e Amostragem Casual
III) Inferência Estatística
1. Estimação pontual: Estimador/estimativa, propriedades dos estimadores (centricidade, consistência e eficiência relativa) e métodos dos momentos
2. Estimação Intervalar: Intervalo de confiança para médias de populações Normais, Intervalo de confiança para a variância de uma população Normal, Intervalo de confiança para proporções
3. Testes de Hipóteses: Conceitos básicos, teste de hipóteses para médias de populações Normais, teste de hipóteses para a variância de uma população Normal, testes de hipóteses para proporções.

Bibliografia e Webgrafia Recomendada

Murteira, B., Ribeiro, C., Andrade e Silva, J., Pimenta, C. Pimenta, F. (2015). Introdução à Estatística (3ª edição). Escolar Editora.
Newbold, P.; Carlson, W. and Thorne B. (2013) Statistics for Business and Economics. Prentice-Hall – Pearson Education (International Edition).

Bibliografia Complementar

Figueiredo, F., Figueiredo, A., Ramos, A. e Teles, P. (2017) Inferência Estatística. Escolar Editora.
Maroco, J. e Bispo, R. (2005). Estatística Aplicada às Ciências Sociais e humanas. Climepsi Editores.
Murteira, B. e Antunes, M. (2012). Probabilidades e Estatística. Volume I. Escolar Editora.

Planificação Semanal

1. Apresentação dos conteúdos programáticos, das fontes de informação e dos métodos de avaliação utilizados na Unidade Curricular. Revisões dos principais conteúdos de Teoria das Probabilidades.
2. Distribuições teóricas discretas: Bernoulli, Binomial e de Poisson.
3. Distribuições teóricas contínuas: Uniforme, Exponencial, Normal.
4. Continuação do estudo das distribuições contínuas.
5. Teorema do Limite Central e aplicações práticas da matéria dada.
6. Probabilidades e Inferência Estatística. Amostragem e amostragem casual.Estatísticas. Conceitos de estimativa e de estimador.
7. Propriedades dos estimadores: centricidade, consistência e eficiência relativa.
8. Estimação pontual: Método dos momentos. Aplicações práticas.
9. Mini-teste. Introdução aos intervalos de confiança.
10. Intervalos de confiança para populações Normais: média e variância. Estudo das distribuições teóricas auxiliares (T-Student e Qui-quadrado).
11. Intervalos de confiança para as proporções.
12. Introdução aos testes de hipóteses paramétricos: teste para a média de uma população Normal.
13. Continuação do estudo dos testes paramétricos para médias de populações Normais. Aplicações práticas.
14. Testes de hipóteses para a variância de uma populaçãos Normal. Testes para proporções.
15. Aplicações práticas sobre intervalos de confiança e testes de hipóteses, com interpretação de resultados (utilização do software SPSS).

Coerência do programa para com os objetivos

Os conteúdos programáticos lecionados nesta unidade curricular cumprem de modo consistente os objectivos da aprendizagem. Para o objectivo (i) contribui diretamente o ponto I). Este permite ao aluno conhecer e aprender as principais distribuições teóricas discretas e contínuas necessárias para realizar inferência estatística (tomada de decisão). A aprendizagem dos conceitos básicos de teoria da amostragem, ponto II) do programa, permite aos alunos atingir o objectivo (ii). A aprendizagem dos conceitos de inferência estatística, ponto III) do programa, contribui para a obtenção da parte dos alunos de um conhecimento sólido nesta área e contribui para o objectivo de sensibilizar estes para o papel da inferência estatística na tomada de decisão (objectivo (iii)). Por último contribui também para o objectivo (iv), ao criar competências práticas através da realização de vários exercícios práticos, para desenvolver o espírito crítico.

Coerência dos métodos de ensino para com os objetivos

A união entre a exposição teórica da matéria, a participação dos alunos, a apresentação de exemplos e a resolução de exercícios práticos sobre as matérias tratadas, permite aos alunos familiarizarem-se com os métodos estatísticos/probabilísticos e com os problemas reais com que em breve se poderão deparar (objetivos (i), (ii) e (iii)). Os métodos expositivo e demonstrativo servirão para apresentar os principais conceitos (objetivos (i), (ii) e (iii)). A resolução de exercícios práticos será utilizada para verificar a capacidade dos alunos aplicarem os conhecimentos obtidos nas aulas em situações práticas reais de interesse (objetivo (iv)).

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