Introdução à Estatística com R para as Ciências Biológicas

Descrição do curso

Este curso focará em quatro aspectos: estatística descritiva, distribuições, regressão e teste de hipóteses. Dominar estes aspectos permitirá aos alunos estudar no futuro modelos estatísticos mais complexos que são hoje mais úteis na pesquisa, como GLM e suas extensões GLZ e GAM. Este curso incluirá um exemplo introdutório de GLM com uma Análise de Variância, que também incluirá fatores aleatórios, apresentados de forma introdutória.

Embora este curso utilize a linguagem de programação R como base para os exemplos e exercícios, que sem dúvida servirá para familiarizar ainda mais o aluno com a linguagem, o aprendizado desta linguagem não é um objetivo deste curso.

Metodologia do curso

O curso consiste em explicações teóricas exemplificadas, para as quais será utilizada a linguagem de programação de código aberto R. Os alunos receberão o material das aulas 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 usados para realizar uma série de exercícios durante as aulas. Estes exercícios também serão revistos durante as aulas.

Objetivo geral do curso

Familiarizar-se 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 aspectos básicos das distribuições: parâmetros que as definem, estimativa destes parâmetros a partir de uma série de dados, utilidade das diferentes distribuições.
• Familiarizar-se com diferentes opções básicas de exploração gráfica.
• Aprender a diferenciar os aspectos comuns que definem todas as técnicas de regressão e também aqueles que as diferenciam para aplicá-las a cada caso específico.
• Aprender várias maneiras de ajustar e selecionar modelos de regressão.
• Compreender o objetivo e os fundamentos do teste de hipóteses, bem como fornecer uma visão geral de todos os casos específicos que existem para esses testes, tanto no quadro estatístico paramétrico quanto não paramétrico.
• Compreender os fundamentos da análise de variância.
• Reconhecer as diferenças entre fatores fixos e fatores aleatórios, no contexto do modelo linear geral usando análise de variância.

Programa do curso

Consulte o programa do curso aqui.

Inscrição

Preço: 100 € para membros do CIIMAR/U.Porto/CCMAR; 150 € para não membros.

Inscrição: após o anúncio, até preencher 25 vagas disponíveis.

• Primeiro, consulte por e-mail (abarreiro@ciimar.up.pt) se há vagas disponíveis.
• Depois, pode inscrever-se através deste link.
• É necessário comprovativo de pagamento para reservar a vaga (envie o comprovativo para abarreiro@ciimar.up.pt). Logo após a inscrição efetiva, um e-mail de confirmação será enviado.

Público mínimo necessário: 5 inscrições, duas semanas antes do curso.

Informação adicional importante:

• O curso será 100% através da plataforma Zoom.
• O curso será ministrado em inglês.
• O software para ensino será o R, mas não é necessário ter qualquer conhecimento prévio em R. O objetivo do curso não é aprender a linguagem R. O material (exemplos, exercícios) é projetado de forma que o software utilizado não seja um obstáculo.
• Todas as informações e materiais necessários para o desenvolvimento do curso serão disponibilizados a todos os participantes através de um link para a plataforma Open Science Framework.

Instrutor

Aldo Barreiro Felpeto é investigador no Centro Interdisciplinar de Investigação Marinha e Ambiental (CIIMAR) associado à Universidade do Porto (Porto, Portugal). A sua carreira de investigação tem-se centrado na ecologia do plâncton. Defendeu a sua tese de doutoramento em 2007 no Departamento de Ecologia da Universidade de Vigo (Vigo, Espanha) sobre interações entre zooplâncton e espécies de fitoplâncton tóxicas da costa atlântica noroeste espanhola, do mar Báltico meridional e da costa meridional do Tirreno. Entre 2008 e 2010, realizou um pós-doutoramento no Departamento de Ecologia e Biologia Evolutiva da Universidade de Cornell (Ithaca, Nova Iorque, EUA). Desde 2011, é investigador no CIIMAR.

Desenvolveu uma forte formação em estatística e modelação dinâmica com o software R, frequentando 10 cursos no período de 2006 a 2018 e, desde 2013, organizando 14 edições de cursos sobre diferentes aspetos de estatística e programação com R, principalmente no CIIMAR, mas também na Universidade de Vigo (Espanha) e na Universidade de Magalhães (Chile). É coautor de dois livros sobre estatística e programação: Tratamento de Dados (Ed. Díaz de Santos, Madrid, 2006) e Tratamento de Dados com R, SPSS e ESTATISTICA (Ed. Díaz de Santos, Madrid, 2010).

Devido à sua especialização em estatística e programação, desenvolveu colaborações em diferentes áreas da ecologia, mas também em ciências ambientais e biologia molecular. Publicou 60 artigos, contabilizando um índice h de 27 e um índice i10 de 48.