Bioestatística

Ano
3
Ano lectivo
2020-2021
Código
01003650
Área Científica
Engenharia Biomédica
Língua de Ensino
Português
Modo de Ensino
Presencial
Duração
Semestral
Créditos ECTS
4.5
Tipo
Obrigatória
Nível
1º Ciclo - Licenciatura

Conhecimentos de Base Recomendados

N.A.

Métodos de Ensino

Expositivo, demonstrativo, dialéctico e resolução de problemas práticos.

Resultados de Aprendizagem

Analisar dados utilizando procedimentos estatísticos adequados;
Utilizar ferramentas informáticas apropriadas aos cálculos estatísticos;
Planificar correctamente estudos estatísticos no âmbito das ciências biomédicas;
Avaliar criticamente os resultados de trabalhos publicados na literatura especializada.

Estágio(s)

Não

Programa

Introdução à análise exploratória de dados: nível de mensuração de variáveis, medidas de localização e de dispersão.
Estatística descritiva e visualização de dados: indicadores numéricos e gráficos. Bases de dados: criação, legendagem e eliminação de erros.
Probabilidade: conceito e álgebra. Variáveis aleatórias e funções de probabilidade. Distribuições de probabilidade discretas: binomial e Poisson. Distribuições de probabilidade contínuas: normal, normal padrão e t-Student. Teorema do limite central.
Estatística inferencial. Amostra, população e técnicas de amostragem. Teoria da estimação: estimação pontual e intervalos de confiança.
Hipótese estatísticas e testes de hipóteses. Nível de significância e potência de um teste. Valor de p. Testes paramétricos e testes não paramétricos.
Métodos de regressão e correlação;
Métodos estatísticos de classificação supervisionada e não-supervisionada.

Métodos de Avaliação

Avaliação
Exame: 100.0%

Bibliografia

Análise Estatística, com utilização do SPSS; João Maroco, Edições Silabo;

Fundamentals of Biostatistics, Bernard Rosner, Thomson Brooks/Cole, 2006

Bioestatística, Epidemiologia e Investigação, A. Gouveia de Oliveira, Lidel

Métodos Quantitativos em Medicina, Massad, Menezes, Silveira & Ortega ed. Manole, 2004

Pattern Classification; Richard Duda, Peter Hart, David Stork; John Wiley & Sons, Inc

An Introduction of Support Vector Machines; Nello Christianini, John Shawe-Taylor; Cambridge University Press