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Programa do Curso
Método Científico, Probabilidade & Statistics
- Breve história da estatística
- Porque é que se pode estar "confiante" nas conclusões
- Probabilidade e tomada de decisões
Preparação da investigação (decidir "o quê" e "como")
- O panorama geral: a investigação faz parte de um processo com entradas e saídas
- Recolha de dados
- Questionadores e medição
- O que medir
- Estudos observacionais
- Conceção de experiências
- Análise de dados e métodos gráficos
- Competências e técnicas de investigação
- Investigação Management
Descrição de dados bivariados
- Introdução aos dados bivariados
- Valores da Correlação de Pearson
- Simulação de adivinhação de correlações
- Propriedades do r de Pearson
- Cálculo do r de Pearson
- Demonstração de restrição de intervalo
- Lei da soma das variâncias II
- Exercícios
Probabilidade
- Introdução
- Conceitos básicos
- Demonstração de probabilidade condicional
- Simulação da falácia do jogador
- Demonstração de aniversários
- Distribuição binomial
- Demonstração do binómio
- Taxas de base
- Demonstração do Teorema de Bayes
- Demonstração do problema de Monty Hall
- Exercícios
Distribuições normais
- Introdução
- Histórico
- Áreas das distribuições normais
- Demonstração das variedades da distribuição normal
- Normal padrão
- Aproximação da Normal à Binomial
- Demonstração da Aproximação Normal
- Exercícios
Distribuições de amostragem
- Introdução
- Demonstração básica
- Demonstração do tamanho da amostra
- Demonstração do Teorema do Limite Central
- Distribuição de amostragem da média
- Distribuição da amostragem da diferença entre médias
- Distribuição amostral do r de Pearson
- Distribuição de amostragem de uma proporção
- Exercícios
Estimativa
- Introdução
- Graus de liberdade
- Caraterísticas dos estimadores
- Simulação de viés e variabilidade
- Intervalos de confiança
- Exercícios
Lógica dos testes de hipóteses
- Introdução
- Teste de significância
- Erros do tipo I e do tipo II
- Testes com uma e duas caudas
- Interpretação de resultados significativos
- Interpretação de resultados não significativos
- Etapas do teste de hipóteses
- Teste de significância e intervalos de confiança
- Conceitos errados
- Exercícios
Teste de médias
- Média única
- Demonstração da distribuição t
- Diferença entre duas médias (grupos independentes)
- Simulação de robustez
- Todas as comparações par a par entre médias
- Comparações específicas
- Diferença entre duas médias (pares correlacionados)
- Simulação de t correlacionado
- Comparações específicas (observações correlacionadas)
- Comparações entre pares (observações correlacionadas)
- Exercícios
Potência
- Introdução
- Cálculos de exemplo
- Factores que afectam a potência
- Exercícios
Previsão
- Introdução à Regressão Linear Simples
- Demonstração de ajuste linear
- Partição de somas de quadrados
- Erro padrão da estimativa
- Demonstração da linha de previsão
- Inferencial Statistics para b e r
- Exercícios
ANOVA
- Introdução
- Designs de ANOVA
- ANOVA de um fator (entre sujeitos)
- Demonstração unidirecional
- ANOVA multifatorial (entre sujeitos)
- Tamanhos de amostra desiguais
- Testes que complementam a ANOVA
- ANOVA entre sujeitos
- Demonstração do poder dos desenhos dentro das disciplinas
- Exercícios
Qui-quadrado
- Distribuição do qui-quadrado
- Tabelas unidireccionais
- Demonstração de testes de distribuições
- Tabelas de Contingência
- Simulação de tabelas 2 x 2
- Exercícios
Estudos de caso
Análise de casos de estudo selecionados
Requisitos
São necessários conhecimentos sólidos de estatística descritiva (média, mediana, desvio-padrão, variância) e conhecimentos básicos de probabilidade.
Pode ser útil participar num curso de preparação: Statistics Nível 1
35 Horas
Declaração de Clientes (5)
A variação com o exercício e o espetáculo.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Máquina Traduzida
the trainer had patience, and was eager to make sure we all understood the topics, the classes were fun to attend
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Curso - Statistical Analysis using SPSS
Day 1 and Day 2 were really straight forward for me and really enjoyed that experience.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Curso - R Fundamentals
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.
