Programa

Complementos de Bioestatística

Mestrado Bolonha em Bioestatística

Programa

1. Modelação Estatística Princípios de Modelação Estatística: Bondade de ajustamento; Parcimónia; Interpretação. Exemplo: de Adaptação de Modelos: Modelo linear generalizado. 2. Métodos Baseados Na Verosimilhança Princípios de Redução de dados: Princípio da sufíciência; Família exponencial. Princípio da Verosimilhança; verosimilhança marginal, condicional, de perfil e preditiva. Método da Máxima Verosimilhança. Métodos Iterativos: Newton-Raphson; Algoritmo EM. Teste de Razão de Verosimilhanças. 3. Meta-Análise Definição; Método de Tippet; Combinando tamanhos do efeito; Exemplos. 4. Métodos de Reamostragem Bootstrap paramétrico e não paramétrico. 5. Métodos Bayesianos Teorema de Bayes (Caso Discreto, Aprendizagem bayesiana, Generalização do teorema de Bayes).