Objetivos Gerais:

1 - Como uma unidade curricular básica de Estatística e Probabilidade, pretende dotar os alunos de conhecimentos teóricos e práticos sobre estatística e probabilidade que lhe serão úteis na compreensão de muitas situações técnicas que surgirão ao longo do curso e da atividade profissional.
2 - Esta unidade curricular tem, também, como objetivo percorrer a aplicação de técnicas estatísticas simples a problemas na área de Economia. Os alunos ficarão aptos a utilizar estas técnicas estatísticas para melhor analisarem séries de dados, quer através dos cálculos de índices meramente descritivos, quer através da construção de intervalos de confiança, realização de testes de hipóteses a parâmetros de variáveis aleatórias e aplicação de modelos de regressão.
3 - Os alunos desenvolverão competências na compreensão de análises de dados e na comunicação de resultados. Esta unidade curricular tem, também, como objetivo dotar os alunos de capacidades de utilização e de aplicação de um software estatístico (SPSS ou R, por exemplo) na análise estatística.

Conteúdos / Programa:

1. - Índices de concentração.
1.1 - Curva de Lorenz.
1.2 - Índice baseado na curva de Lorenz e de Gini.
2. - Números índices.
2.1 - Índices simples e índices sintéticos.
2.2 - Índices de Laspeyre e de Paasche.
2.3 - Índice de Fisher.
2.4 - Outras definições e propriedades.
3 - Conceitos básicos de Teoria da Probabilidade.
3.1 - Noção de experiência aleatória; espaço amostra.
3.2 - Axiomática de Kolmogoroff.
3.3 - Probabilidade condicional. Teorema da probabilidade total. Teorema de Bayes.
4. - Variáveis aleatórias.
4.1 - Definição de variável aleatória. Variáveis aleatórias discretas e variáveis aleatórias contínuas.
4.2 - Função de distribuição de uma variável aleatória.
4.3 - Distribuição de probabilidade e função densidade de probabilidade.
4.4 - Momentos de uma variável aleatória.
4.5 - Algumas variáveis aleatórias discretas: binomial;hipergeométrica;geométrica;binomial negativa;Poisson.
4.6 - Algumas variáveis aleatórias contínuas: normal, qui-quadrado, t, F.
4.7 - Vetores aleatórios. Distribuição de probabilidade conjunta. Distribuições marginais. Distribuições condicionais.
4.8 - Covariância de duas variáveis aleatórias. Variáveis aleatórias independentes.
4.9 - Soma de variáveis aleatórias independentes.
4.10 - Teorema Limite Central.
5. - Inferência estatística.
5.1 - Noção de amostra aleatória. Amostra aleatória simples e amostra aleatória estratificada.
5.2 - Estimador e estimativa.
5.3 - Estimação por intervalos de confiança.
5.4 - Erro da estimação e dimensão da amostra aleatória.
5.5 - Testes de hipóteses estatísticas.
6. - Regressão linear simples.
6.1 - O modelo de regressão linear simples. Coeficiente de correlação linear.
6.2 - Estimação.
6.3 - Ajustamento do modelo. Análise dos resíduos. Outliers e diagnóstico de influência.

Bibliografia / Fontes de Informação:

M. Barrow , 2009 , Statistics for Economics, Accouting and Business Studies , Prentice Hall
F. Figueiredo, A. Figueiredo, A. Ramos, P. Teles , 2009 , Estatística Descritiva e Probabilidades - Problemas resolvidos e propostos com aplicações em R , Escolar Editora
B. J. F. Murteira, M. Antunes , 2012 , Probabilidades e Estatística , Escolar Editora
A. D. Aczel , 2005 , Statistics - Concepts and Applications , Irwin
B. J. F. Murteira, C. S. Ribeiro, J. Andrade e Silva, C. Pimenta, F. Pimenta , 2015 , Introdução à Estatística , Escolar Editora
M. F. Triola, L. A. Franklin , 1994 , Business Statistics - Understanding Populations and Processes , Addison- Wesley
A. Afonso, C. Nunes , 2011 , Estatística e Probabilidades - Aplicações e Soluções em SPSS , Escolar Editora
D. D. Pestana, S. F. Velosa , 2008 , Introdução à Probabilidade e à Estatística , Fundação Calouste Gulbenkian
D. Waller , 2008 , Statistics for Business , Elsevier
M. Barroso, E. Sampaio, M. Ramos , 2010 , Exercícios de Estatística Descritiva para as Ciências Sociais , Edições Sílabo

Métodos e Critérios de Avaliação:

Tipo de Classificação: Quantitativa (0-20)

Metodologia de Avaliação:
Metodologias de Ensino: Aulas expositivas. Resolução de exercícios e problemas com software estatístico ou calculadora. Obtenção de análises estatísticas e interpretação dos outputs. Avaliação: Dois testes obrigatórios, cada um com ponderação 50%.