Curso de Introdução à Estatística com R

Este curso se concentrará em quatro aspetos: estatística descritiva, distribuições, regressão e teste de hipóteses. O domínio destes aspetos permitirá aos alunos estudar no futuro modelos estatísticos mais complexos e hoje mais úteis na investigação, como o GLM e as suas extensões GLZ e GAM. Neste curso será incluído um exemplo introdutório de GLM com Análise de Variância, que também inclui fatores aleatórios que serão vistos de forma introdutória. Embora esta unidade curricular utilize a linguagem de programação R como base para os exemplos e exercícios, o que sem dúvida servirá para uma maior familiarização do aluno com a mesma, aprender esta linguagem não é um objetivo desta unidade curricular.

 

Metodologia do curso

 

O curso consiste em explicações teóricas exemplificadas, para as quais será utilizada a linguagem de programação open source R. Os alunos receberão o material das aulas do curso em formato pdf, que contém as explicações teóricas juntamente com os exemplos trabalhados. Os exemplos também serão fornecidos como scripts em linguagem R. Além disso, os alunos receberão arquivos de dados, que serão utilizados para a realização de uma série de exercícios durante o horário de aula. Esses exercícios também serão revistos durante o horário de aula.

 

Objetivo geral do curso

 

Familiarização com os conceitos básicos de estatística e um exemplo introdutório de modelo estatístico.

 

Objetivos específicos do curso

 

– Compreender o significado e a utilidade dos principais parâmetros e medidas da estatística descritiva.

 

– Aprender aspetos básicos das distribuições: parâmetros que as definem, estimativa desses parâmetros a partir de uma série de dados, utilidade das diferentes distribuições.

 

– Familiarize-se com diferentes opções básicas de exploração gráfica.

 

– Aprenda a diferenciar os aspetos comuns que definem todas as técnicas de regressão, e também aqueles que as diferenciam para aplicá-las a cada caso específico.

 

– Aprender diversas formas de ajustar e selecionar modelos de regressão.

 

– Compreender o objetivo e os fundamentos dos testes de hipóteses, bem como fornecer uma visão geral de todos os casos específicos que existem para estes testes, tanto no quadro estatístico paramétrico como não paramétrico.

 

– Compreender os fundamentos da análise de variância.

 

– Reconhecer as diferenças entre fatores fixos e fatores aleatórios, no contexto do modelo linear geral recorrendo à análise de variância.

 

PROGRAMA DO CURSO
16 horas; 23 a 26 de outubro de 2023

 

Sessão 1. 10h00 – 14h00 (intervalo das 11h45 às 12h15)

1.1 Estatísticas descritivas

1.2 Distribuições de probabilidade

1.3 Exploração de dados

1.4 Exercícios

Sessão 2. 10h00 – 14h00 (intervalo das 11h45 às 12h15)

2.1 Contraste de hipóteses: métodos paramétricos e não paramétricos

2.2 Qualidade de contrastes de ajuste

2.3 Contrastes de homogeneidade

2.4 Exercícios

Sessão 3. 10h00 – 14h00 (intervalo das 11h45 às 12h15)

3.1 Regressão linear

3.2 Regressão não linear

3.3 Regressão não paramétrica

3.4 Exercícios

Sessão 4. 10h00 – 14h00 (intervalo das 11h45 às 12h15)

4.1 Análise de variância: fundamentos

4.2 Análise de variância: exemplo trabalhado

4.3 Análise de variância: medidas repetidas e experimentos aninhados

4.4 Exercícios

 

Instrutor: Aldo Barreiro Felpeto.

Aldo Barreiro Felpeto é investigador do Centro Interdisciplinar de Investigação Marinha e Ambiental (CIIMAR) vinculado à Universidade do Porto (Porto, Portugal). Sua carreira de pesquisa se concentrou na ecologia do plâncton. Ele defendeu seu doutorado. dissertação em 2007 no Departamento de Ecologia da Universidade de Vigo (Vigo, Espanha) sobre interações entre zooplâncton e espécies tóxicas de fitoplâncton da costa atlântica noroeste espanhola, sul do mar Báltico e sul da costa de Tirreno. Em 2008-2010, realizou pós-doutorado no Departamento de Ecologia e Biologia Evolutiva da Cornell University (Ithaca, Nova York, EUA). Desde 2011 é investigador do CIIMAR. Desenvolveu uma sólida formação em estatística e modelação dinâmica com software R, frequentando 10 cursos no período 2006-2018 e desde 2013, organizando 14 edições de cursos sobre diferentes aspetos de estatística e programação com R, maioritariamente no CIIMAR, mas também no Universidade de Vigo (Espanha) e Universidade de Magalhães (Chile). É coautor de dois livros sobre estatística e programação: Tratamiento de Datos (Ed. Díaz de Santos, Madrid, 2006) e Tratamiento de Datos con R, SPSS y ESTATISTICA (Ed. Díaz de Santos, Madrid, 2010). Devido à sua experiência em estatística e programação, desenvolveu colaborações em diferentes áreas da ecologia, mas também das ciências ambientais e da biologia molecular. Publicou 56 artigos, contabilizando um índice h de 23 e um índice i10 de 40

 

Preço: 100€ (membros do CIIMAR/UP) ou 150€.

 

Inscrições: após anúncio, até o preenchimento de 25 vagas disponíveis.

 

Primeira consulta por e-mail (abarreiro@ciimar.up.pt)