PREÇO

295€

descrição

Esta formação visa fornecer as ferramentas necessárias para que o público-alvo consiga, com recurso ao software R:
– Proceder à importação/exportação de informação presente em diversas plataformas
– Proceder à realização de análise estatística (uni e multivariada),
– Realizar inferência estatística com recurso a testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos
– Realizar modelação estatística e explorar a componente gráfica do R quer na vertente descritiva quer como suporte à metodologia estatística implementada.

Sendo o R um software que originalmente foi concebido com linhas de comandos, serão explorados plug-ins que traduzem as escolhas efetuadas em diferentes menus para a linguagem de scripts.

Será dada particular atenção para as condições de aplicabilidade das várias metodologias estatísticas propostas sendo veiculado os aspectos quantitativos/matemáticos essenciais, assim como uma rigorosa e detalhada interpretação dos outputs.

a quem se destina

O curso destina-se a todos que necessitem de realizar análise de dados com recurso ao R, em particular:
– Estudantes de todos os ciclos de estudo, em particular de Mestrado/Doutoramento;
– Profissionais (académicos ou não) que no seu quotidiano lidam com informação que necessita ser analisada e suportada com metodologia estatística com foco na resolução de problemas e no apoio à tomada de decisão.

formador

Ricardo São João

Licenciado em Matemáticas Aplicadas ramo Estatística e Investigação Operacional (CEUL, 2000) e Mestre em Matemática Aplicada às Ciências Biológicas (ISA-UTL, 2007). O interesse pela área da saúde levou-o a concluir a pós-graduação em Epidemiologia (FM-UL, 2011) e o seu doutoramento em Ciências da Vida na especialidade de Saúde das Populações/Bioestatística (FCM-UNL, 2015).

Ricardo São João tem-se dedicado à modelação estatística com um elevado background computacional. O entusiasmo e paixão pelo ensino, aliado ao desafio de modelação de fenómenos complexos com grande impacto na saúde e bem-estar das populações, fá-lo-ão sentir-se duplamente motivado. Professor no Ensino Superior desde 2001, ministra cursos graduados, pós-graduados e de curta duração, com especial ênfase na manipulação de software estatístico (SPSS e R).

É membro do CEAUL com interesses de investigação em: Estatística Multivariada e Espacial, Bioestatística e Epidemiologia.

Recursos Disponibilizados

– Link para instalação do R
– Certificado GADES Solutions, CEAUL e DGERT
– Gravações das Sessões do Curso
– Slides e material demonstrado no decorrer do curso, em formato digital

programa

1. Introdução ao R (2h)
– Descrição do ambiente R
– Importação/exportação da informação
– Armazenamento (tipo de dados e variáveis)
– Plug-ins do R.

2. Análise Exploratória de dados com o R (2h)
– Determinação no software R das principais medidas de localização de tendência central e não central
– Medidas de dispersão absolutas e adimensionais – para as referidas medidas serão abordados dados simples e agrupados.

3. Testes de hipóteses e inferência estatística com o R (4h)
– Testes de hipóteses: Paramétricos e Não Paramétricos
– Formulação de hipóteses, Tipologia de Erros e Regra de Decisão
– Testes de Ajustamento
– Testes para uma Amostra: Teste ao valor médio; Teste à proporção e Teste à variância
– Testes para duas Amostras Independentes: Teste t-student; Teste de Mann-Whitney; Teste de Welch;
– Testes para duas Amostras Emparelhadas: Teste t-pares; Teste dos Sinais, Teste de Wilcoxon;
– Testes para mais de duas Amostras: Anova e Kruskal Wallis

4. Análise Bivariada (4h)
– Introdução à Análise Bivariada
– Construção de Tabelas de Contingência
– Testes de associação para variáveis em escala nominal e ordinal;
– Medidas de associação para tabelas de contingência;
– Testes de correlação para variáveis em escala ordinal e de intervalo;
– Medidas de correlação paramétrica e não paramétrica;

 5. Análise de regressão linear (4h)
– Introdução aos modelos de Regressão Linear Simples e Múltipla
– Condições de aplicabilidade dos Modelos, Medidas de diagnóstico e Validação dos modelos
– Previsões e Intervalos de Confiança em modelos de regressão

6. Construção de gráficos (2h)
– Construção de gráficos no software R (por exemplo: gráfico caixa-de-bigodes, caule e folhas, histograma, barras, circular, dispersão, mosaico, linhas)

Serão utilizadas bases de dados com exemplos diversificados implementados no software R para ilustrar cada um dos modelos em análise.
Os formandos serão “desafiados” tendo como base “Estudo de Casos” a darem resposta a diferentes problemas com recurso à metodologia ministrada.

Rácio Teoria/Prática: 50% Teórico | 50% Prático

preço

295€  (Isento de IVA)

data e horário

A Anunciar

pré-requisitos

– Familiaridade e conhecimentos básicos, a nível do utilizador, dos produtos da família Microsoft e/ou MAC
– Computador com os software R instalado

Formato

Bibliografia

Inscrição

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