Disciplina Curricular
Modelos Estatísticos MEsta
Mestrado Bolonha em Bioestatística - 1_MBioest 2009/10 a 2016/17
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Pretende-se habilitar os alunos a saber usar os vários modelos de regressão para analisar dados de natureza variada. O aluno deve ser capaz de utilizar software adequado (em particular o R) para modelar e interpretar correctamente os resultados obtidos. Pretende-se também complementar conhecimentos obtidos noutras disciplinas.
Programa
Módulo 1 – Modelos de Regressão Linear Revisão de conhecimentos sobre modelo de regressão linear; análise de variância como caso especial do modelo de regressão linear; métodos de selecção de variáveis e de diagnóstico do modelo. Módulo 2 – Modelos Lineares Generalizados Definição de um modelo linear generalizado; modelos para respostas contínuas; modelos para respostas binárias, modelos para respostas ordinais e modelos para contagens; sobredispersão; inferência nos MLG, selecção de variáveis e métodos de diagnóstico; aplicações Módulo 3 – Extensões dos Modelos Lineares Generalizados Necessidade da extensão dos MLG para contemplar heterogeneidade, dependência, medições repetidas; não linearidade. Modelos de efeitos aleatórios – inferência e predição; Medições repetidas e modelos de dados longitudinais; respostas múltiplas e modelos multinível; Modelos de efeitos mistos para dados não normais; modelos lineares generalizados mistos; modelos aditivos.
Métodos de ensino e avaliação
(i) 2 Testes ou (ii) Exame Final