Área de Concentração: 45133
Concentration area: 45133
Criação: 18/06/2019
Creation: 18/06/2019
Ativação: 18/06/2019
Activation: 18/06/2019
Nr. de Créditos: 8
Credits: 8
Carga Horária:
Workload:
Teórica (por semana) |
Theory (weekly) |
Prática (por semana) |
Practice (weekly) |
Estudos (por semana) |
Study (weekly) |
Duração | Duration | Total | Total |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 4 | 2 | 4 | 12 semanas | 12 weeks | 120 horas | 120 hours |
Docentes Responsáveis:
Professors:
Julio da Motta Singer
Carmen Diva Saldiva de Andre
Denise Aparecida Botter
Viviana Giampaoli
Elisete da Conceicao Quintaneiro Aubin
Objetivos:
Compreensão de conceitos e de alguns procedimentos estatísticos para a coleta, organização, resumo e análise inferencial de dados.
Justificativa:
Necessidade dos pesquisadores da área de Ciências Biológicas e da Saúde de utilização de técnicas estatísticas de análise de seus dados.
Conteúdo:
1. Organização e apresentação de dados. 2. Distribuições de frequências. 3. Medidas resumo. 4. Modelos probabilísticos. 5. Noções de inferência estatística. 6 Análise de variância e comparações múltiplas. 7. Análise de regressão. 8. Análise de sobrevivência. 9. Técnicas de classificação.
Forma de Avaliação:
Média ponderada entre provas e exercícios e/ou seminários.
Bibliografia:
Aho, A.K. (2013). Foundational and Applied Statistics for Biologists Using R. New York: Chapman and Hall/CRC. Altman, D.G. (1990). Practical Statistics for Medical Research. New York: Chapman & Hall/CRC. Everitt, B. (2005). An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. London: Springer. Fisher, L.D. & Van Belle, G. (1993). Biostatistics - A Methodology for the Health Sciences. New York: Wiley. Hosmer, D.W. & Lemeshow, S. & Sturdivant, R.X. (2013). Applied Logistic Regression. 3rd ed. New York: Wiley. Kleinbaum, D.G. & Klein, M. (2010). Logistic regression: A Self-Learning Text. New York: Springer-Verlag. Kleinbaum, D.G & Klein, M. (2012). Survival Analysis: A Self-Learning Text, 3rd. Edition. New York: Springer-Verlag. Morettin, P.A. & Singer, J.M. (2019). Introdução à Ciência de Dados: fundamentos e aplicações. Versão parcial preliminar. Pagano, M. & Gauvreau, K. Princípios de Bioestatística (2004); São Paulo: Pioneira Thomson Learning. Zar, J.M. (2010). Biostatistical Analysis, 5th ed. Upper Saddle River: Prentice-Hall/Pearson.
Tipo de oferecimento da disciplina:
Presencial
Class type:
Presencial