Resumo
Grande parte de uma recolha de dados possui observações em falta, sem possibilidade de recuperação; como devemos conduzir uma análise estatística nestas circunstâncias?
A existência de dados omissos constitui um problema substancial na análise de dados uma vez que pode introduzir vieses e levar a conclusões incorretas. Com esta formação pretendemos dotar os estudantes de diferentes estratégias que permitam a imputação dos dados em falta de uma forma coerente com as observações completas.
Calendarização
6, 11, 13, 15, 18 e 25 de setembro – 17H00 às 20H00
27 de setembro – 17H00 às 18H30
30 de setembro – 10H00 – Sessão presencial de avaliação
Informação Geral
Destinatários:todos os profissionais, técnicos, licenciados, estudantes ou docentes que pretendam adquirir conhecimentos em métodos estatísticos que permitam analisar ficheiro com dados omissos
Horas de contacto: 21 horas
Calendarização: 6 a 30 de setembro de 2023
Modalidade: B-learning – Todas as sessões são online excepto o exame final que se realiza presencialmente
ECTS: 3
Propina: 300 euros (geral) ou 270€ (sócios SPE)
(+ 2€ seguro)
Bolsas PRR: 12 (ver mais)
Idioma: Português
Objetivos
- Compreender e saber aplicar os principais conceitos envolvidos na criação de um gráfico em Python e R usando as suas mais recentes bibliotecas;
- Explicar os métodos padrão de aprendizagem automática e mineração de dados e suas particularidades para fins de visualização;
- Explicar os métodos de visualização e análise visual e as diferenças entre eles;
- Descrever os limites dos métodos de aprendizagem automática e de mineração de dados para resolver problemas de análise de dados e quando os métodos de visualização são possíveis soluções;
- Criar estratégias elegantes e simples para resolver problemas de análise de dados, integrando a visualização aos métodos de aprendizagem automática e mineração de dados e justificar as escolhas;
- Realizar tarefas de análise de dados em grandes conjuntos de dados para descobrir visualmente padrões de dados e formular hipóteses.
Objetivos
- Reconhecer o papel da estatística na área das Ciências da Saúde, compreender as diferentes formas de medir a ocorrência de doença e sugerir desenhos de estudos apropriados.
- Implementar e interpretar resultados de metodologias estatísticas utilizadas nesses estudos.
- Usar o software de Estatísticas R para analisar dados derivados de estudos na área das Ciências da Saúde.
Programa
- Introdução à problemática de dados omissos.
- Mecanismos de dados omissos.
- Técnicas simples de imputação de dados omissos.
- Experiências computacionais em R com técnicas simples de imputação.
- Verosimilhança para dados completos (revisão).
- Verosimilhança para dados incompletos.
- Inferência para dados omissos.
- Imputação múltipla.
É desejável, ainda que não obrigatório, que os formandos estejam familiarizados com o software estatístico R.
Bolsas de Incentivo
Ao abrigo do Programa de Formação Impulso Adultos (PRR)** a FCUP disponibiliza, mediante concurso, acesso a 12 de Bolsas de Incentivo à Formação no valor individual de 250€ (ver mais).
**«Programa de Formação Multidisciplinar da U. Porto – Impulso Jovens STEAM & Impulso Adultos».
Projeto cofinanciado pelos fundos do programa «Next Generation EU» do Plano de Recuperação e Resiliência (PRR).
Avaliação
– Trabalho individual – resolução de exercícios online (60% da classificação)
– Exame (40% da classificação)
Inscrições e Candidaturas
Até dia 2 de julho de 2023, através do SIGARRA
Formadores





