Bioestatística 2021 (updates)

Atualizado: 17 de mai. de 2021

DATAS E OUTROS UPDATES IMPORTANTES:


A disciplina de bioestatística será dividida em 3 partes:


Parte 1: 20 de Maio, aulas online ao vivo das 8 ao meio dia (assunto: Introdução ao R).

Parte 2: 27 de Maio, aulas online ao vivo das 8 ao meio dia (assunto: Introdução ao R, continuação).

Parte 3: de 7 de Junho à 11 de Junho, dia todo (assunto: Estatística - Regressão, Anova, GLMs, AIC, etc.)


Bioestatística (Part 1)

Thursday, May 20 · 8:00am – 12:00pm

Google Meet joining info

Video call link: https://meet.google.com/fpq-nvuo-uyg

Add to Google Calendar: https://calendar.google.com/event?action=TEMPLATE&tmeid=MGJsaWR0dWczc3U0dmgyMWZxcmdhM245Z2hfMjAyMTA1MjBUMTEwMDAwWiA2OGp2NWNuMjM0ZDNhbzJhcTNxOW1nNzQxb0Bn&tmsrc=68jv5cn234d3ao2aq3q9mg741o%40group.calendar.google.com&scp=ALL



Bioestatística (Part 2 - Stats)

Monday, June 7 · 8:00am – 12:00pm

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INFORMAÇÕES IMPORTANTES


Durante a disciplina, estaremos utilizando o R no programa RStudio e é imprescindível que TODOS tragam computador pessoal e venham ao primeiro dia de aula com ambos os programas instalados. Se alguém não possuir esses programas instalados, faça o seguinte:

Para instalar o R, vá até https://cran.r-project.org/ e veja as instruções de instalação para o seu sistema operacional.

Para instalar o RStudio, visite https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/, baixe o programa Rstudio Desktop (free Licence) e instale no seu computador.


Obs. Instale o R antes do RStudio!


O programa RStudio funciona exatamente da mesma forma em Windows, Mac e Linux, diferentemente da interface original do R, por isso estaremos utilizando este programa.


Além de ter os programas instalados, o curso será mais proveitoso para aqueles que já possuem algum conhecimento prévio em R. Como uma introdução, os alunos podem visitar o site https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r. Estes exercícios ensinam passo a passo a programação básica em R. O site também possui vídeos explicativos (em inglês) que podem ser bem úteis. Aqueles que já possuem algum conhecimento em R poderão completar os tutoriais com certa facilidade. Para os demais, esta será um ótima ferramenta de aprendizado.


Todo o material que iremos utilizar na disciplina estará disponível no google drive no seguinte link:


https://drive.google.com/drive/folders/1qHdEWje5haUTtu9F9dROSvWkngd_kvMW?usp=sharing


Neste link vocês também encontrarão algumas apostilas de introdução ao R (na pasta IntroR), caso não tenham visto o programa anteriormente. Até a data da disciplina haverão atualizações de conteúdo, então peço que não baixem o material para o computador por enquanto.



Além dos programas instalados, é imprescindível que todos tenham câmera e microfone funcionando no computador para a participação nas aulas online! (caso não tenha câmera, vá até a loja de eletrônicos mais próxima e compre uma webcam).



ANÚNCIO DA DISCIPLINA


No primeiro semestre de 2021 estarei ofertando a disciplina de Bioestatística para a pós-graduação (mestrado e doutorado). Todos os anos abrimos vagas para alunos de outros cursos e instituições realizarem a disciplina como aluno especial.


Matrícula de aluno externo


Alunos de outros cursos da UFSM e externos devem se matricular seguindo o seguinte edital até o dia 02/04/2021:

https://www.ufsm.br/app/uploads/sites/51/2021/03/Edital-02.2021-Aluno-Especial-Pos-Graduacao-1.2021.pdf


Durante a solicitação o candidato deve produrar por disciplinas ofertadas no curso de Biodiversidade Animal.


Caso não consiga realizar a solicitação, entre em contato imediatamente pelo e-mail cristian.dambros@ufsm.br


O período para solicitação de matrícula como aluno especial pela UFSM é a partir de 15/03. Mais informações sobre o procedimento podem ser obtidas nas secretaria do Programa de Pós-Graduação em Biodiversidade Animal (biodiversidade.ufsm@gmail.com). Alunos que não consigam vaga através do sistema oficial podem entrar em contato diretamente comigo por e-mail. Caso o aluno possua uma boa motivação para cursar a disciplina, poderei aceitar alunos extras (dentro de um limite de vagas) e o PPG fornecerá um certificado que poderá ser utilizado para obtenção de créditos em outros PPGs/Instituições (confira com o seu curso).


Neste ano, prioridade nas vagas para aluno especial será dada para alunos do curso em Ecologia e Conservação da Biodiversidade da Universidade Federal de Goiás como parte do projeto em parceria em andamento entre as instituições. Vagas remanescentes serão distribuídas por ordem de solicitação.



Sobre o funcionamento da disciplina e conteúdo


A disciplina será realizada de maneira condensada a partir da segunda quinzena de maio (modificado em função do calendário), por duas semanas nos turnos da manhã e tarde. Todos os alunos deverão ter computador pessoal com câmera e microfone funcionando (providencie uma webcam externa se a sua não estiver funcionando). A maioria das atividades será realizada ao vivo pela internet e as avaliações serão realizadas diariamente ao início de cada aula.


O curso é focado no desenvolvimento em conjunto dos códigos do R e na resolução de exercícios (muitos). Ou seja, praticamente todas as aulas são práticas e não teóricas.


A disciplina é ofertada 100% no programa R e cobre os seguintes conceitos:


1. Introdução ao programa R

2. Conceitos básicos de delineamento amostral

◦ Autocorrelação espacial

◦ Autocorrelação temporal

◦ Número de amostras e poder do teste

◦ Acurácia vs. Precisão em estatística

3. Análise de regressão

◦ Regressão linear simples

◦ Regressão linear múltipla

4. ANOVA (teste t)

◦ Anova de uma via

◦ Anova de múltiplas vias

◦ Teste Tukey

5. ANCOVA

◦ Análise de variáveis contínuas e categóricas

6. Termos aditivos e multiplicativos (interação)

◦ Variáveis contínuas – categóricas

◦ Variáveis contínuas - contínuas

7. Tranformações

◦ Logit

◦ Log

8. Generalized Linear Models

◦ Regressão logística (binomial)

◦ Regressão de Poisson

9. Seleção de modelos e valor de P

◦ Definição do valor de P, erro tipo I e erro tipo II

◦ Problemas com o uso e interpretação do valor de P

◦ Akaike Information Criterion (AIC,AICc, deltaAIC, wAIC)





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