Estatística aplicada com a utilização do R
1
2024-2025
02044608
Matemática
Português
Presencial
2.0
Obrigatória
Curso Não Conferente de Grau
Conhecimentos de Base Recomendados
Não aplicável.
Métodos de Ensino
A formação decorre em sessões teórico-práticas, lecionadas no laboratório informático. As aulas terão uma componente expositiva, apoiada na projeção de slides, e uma componente prática que inclui a apresentação de exemplos ilustrativos dos
métodos lecionados, recorrendo ao software R. Ao longo do curso, os formandos desenvolvem, individualmente ou em grupos de 2 elementos, um trabalho prático que envolve o tratamento de dados estatísticos reais ou simulados.
A avaliação é baseada em duas componentes: um exame escrito, de carácter prático, realizado no final do curso (com peso de 50%); um trabalho prático desenvolvido individualmente ou em grupo de dois elementos durante curso (com peso de
50%), cuja realização inclui a elaboração de um relatório escrito e a sua discussão com o formador. A classificação final atribuída a cada formando será expressa numa escala numérica inteira de 0 a 20, exigindo-se a classificação final mínima de 10 para efeitos de aprovação no curso.
Resultados de Aprendizagem
O objetivo principal deste curso é atualizar e complementar os conhecimentos dos formandos na área da estatística aplicada, preparando-os para efetuar, com recurso ao software R, análises estatísticas de uso corrente.
As principais competências a desenvolver são: compreender os princípios fundamentais subjacentes ao raciocínio estatístico, a nível descritivo e inferencial; selecionar as técnicas e os métodos mais adequados para recolher, analisar e interpretar dados estatísticos; utilizar convenientemente os procedimentos do software estatístico R na manipulação de ficheiros de dados e na realização de análises estatísticas, bem como interpretar os outputs disponibilizados pelo programa; adquirir sensibilidade e espírito crítico face a conclusões e argumentos baseados em estudos estatísticos.
Estágio(s)
NãoPrograma
1. O software R
2. Análise exploratória de dados unidimensionais e bidimensionais
3. Inferência estatística
3.1 Variáveis aleatórias e distribuições, QQ-plot
3.2 Intervalos de confiança (IC) e testes paramétricos: fundamentos, IC e testes para a média e diferença de médias de populações normais (amostras independentes e emparelhadas), IC e testes para proporções
3.3 Testes não paramétricos: ajustamento, localização (uma e duas populações – amostras independentes e emparelhadas), independência e homogeneidade
4. ANOVA: objetivo, análise a um fator, comparações múltiplas
5. Modelos de regressão
5.1 Regressão linear: formulação, inferência sobre os parâmetros, validação, previsão.
5.2 Regressão logística: introdução (RR, OR), formulação, inferência sobre OR, validação, curva ROC, previsão
6. Análise de sobrevivência: introdução (função de sobrevivência (FS), censura), inferência sobre FS (estimador de Kaplan- Meier, IC e testes), modelos de regressão (modelo de Cox, outros modelos).
Métodos de Avaliação
Avaliação
Trabalho prático desenvolvido individualmente ou em grupo de dois elementos durante curso : 50.0%
Exame: 50.0%
Bibliografia
A. Field, Z. Field, J. Miles, Discovering Statistics Using R, Sage Publications, 2012
B. Murteira, J. Ribeiro, C. Silva, C. Pimenta, Introdução à Estatística, 3ªed., Escolar Editora, 2010
D. S. Moore, G. P. McCabe, Introduction to the Practice of Statistics, 7ªed., Freeman and Company, 2011
D. Pestana, S. Velosa, Introdução à Probabilidade e à Estatística, 4ª ed., Fundação Calouste Gulbenkian, 2010
M. Rocha, P. G. Ferreira, Análise e Exploração de Dados com R, 1ª ed., Lidel - Edições Técnicas, 2017
P. Daalgard, Introductory Statistics with R, 2ªed., Springer, 2008