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A metodologia de ensino desta disciplina combina teoria e prática, com uma abordagem centrada na aprendizagem ativa. As aulas serão expositivas, ilustradas com exemplos práticos e estudos de caso, promovendo a aplicação direta dos conceitos. Os estudantes serão incentivados a participar ativamente por meio de exercícios práticos, que servirão como base para a reflexão e discussão em sala de aula. A interação constante entre professor e estudantes visa consolidar os conhecimentos adquiridos, com foco na experiência prática e resolução de problemas reais no contexto de Estatística Computacional.
A disciplina de Estatística Computacional na área da Saúde visa dotar os estudantes de competências essenciais para a análise de dados complexos, típicos de contextos clínicos e biomédicos. Com uma ênfase prática, utilizando ferramentas computacionais, os alunos aprenderão a aplicar técnicas estatísticas avançadas para a interpretação de grandes conjuntos de dados e o suporte à tomada de decisões informadas. Esta cadeira promove o desenvolvimento de habilidades analíticas cruciais para resolver problemas reais no campo da saúde, preparando os estudantes para desafios como a análise de estudos de coorte, ensaios clínicos, e predição de resultados clínicos através de modelos estatísticos robustos.
Nao
Porque usar computação em estatística?
Ferramentas e software para estatística computacional
Estatística computacional utilizando grandes infraestruturas de dados
Sinopses de dados
Estatísticas suficientes
Histogramas
Micro-Clusters
Fading Statistics
Estimativas de densidade
Máxima verosimilhança
Expectation-Maximization
Kernel Estimation
Regressão Linear
Estimativas e Simulação
Métodos Jackknife
Validação cruzada
Geração de números aleatórios
Métodos de Monte Carlo
Métodos de Bootstrap
Análise numérica
Visualização de dados complexos
Análise de componentes principais
Bivariate smoothing
Splines
Trabalho de Grupo: 100.0%
Liliana Cristina De Lemos Novais