Tópicos avançados em estatística

UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA – Núcleo de Medicina Tropical – EMENTA NMT 395056
DISCIPLINA TÓPICOS AVANÇADOS EM ESTATÍSTICA
DATA DE
IMPLEMENTAÇÃO:
VERSÃO 2.0
16/03/2015
ELABORADA POR
Professores Elisabeth Duarte
e Artur Iuri Alves de Sousa
REVISADA POR
Prof. Gustavo
Romero
Data: 27/03/2015
EMENTA CÓDIGO
NMT 395056
NÚMERO DE
PÁGINAS
3
DISCIPLINA
OPTATIVA NA ÁREA
DE CONCENTRAÇÃO
EM EPIDEMIOLOGIA,
BIOLOGIA e CLÍNICA
Disciplina: Tópicos avançados em estatística
Créditos: 2
Carga horária: 30 horas
Pré-requisito:

Bioestatística inferencial (NMT 395102)
Coordenadores: Prof. Artur Iuri Alves de Sousa e Prof. Elisabeth
Carmen Duarte
Colaboradores: Prof. Ana Maria Nogales
Ementa
A disciplina tem por objetivo Introduzir o uso de conceitos e técnicas
avançadas da estatística para apresentação e análise de dados de
estudos na área das ciências da saúde e interpretar criticamente
resultados apresentados em artigos científicos que usaram
procedimentos estatísticos de maior complexidade. Serão tratadas as
definições e usos das técnicas avançadas em estatística mais uteis na
área da saúde: Regressão linear, regressão logística, análise de
regressão de Cox, entre outras.
Programa
1. Métodos de análise multivariada: Tipos de técnicas de análises
multivariadas e os pressupostos para o uso de cada uma delas, como
componentes principais, análise fatorial, regressão e análise de
discriminante.
2. Análise de regressão e regressão linear: Propriedades e
pressupostos do modelo linear, cálculo da inclinação da reta e do
intercepto, determinando o melhor ajuste (goodness of fit),
colinearidade, fazendo predição de valores com o uso da equação da
linha reta, guias para estratégias de modelagem, controle de
Núcleo de Medicina Tropical, Faculdade de Medicina, UnB. Caixa Postal 04517 Campus
Universitário Darcy Ribeiro, Asa Norte, Brasília, DF. 70904-970. Brasil.
Fone: +55-61-31070081; e-mail:[email protected]
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confundimento (escolha de modelos – stepwise, etc), diagnóstico de
adequação do modelo estimado (análise de resíduo).
3. Noções de regressão logística: Propriedades do modelo logístico,
cálculo do ‘Odds Ratio’ (OR) a partir dos modelos de regressão
logística, técnica de máximo ‘likelihood’, guias para estratégias de
modelagem, controle de confundimento, considerações para a análise
de dados pareados.
METODOLOGIA
Aulas expositivas e leitura crítica de artigos científicos. Os conteúdos da
disciplina serão selecionados interativamente com o interesse dos
alunos e a partir da proposta da presente ementa. Portanto, os temas
previstos nesta ementa poderão sofrer ajustes de acordo com a
demanda dos alunos matriculados.
AVALIAÇÃO
a) Duas provas parciais obrigatórias
b) Realização de exercícios para fixação de conceitos e enfatizar os
aspectos mais relevantes de cada unidade de conteúdo
c) Participação em sala de aula
Na avaliação final será considerada a média ponderada dos resultados
das provas parciais e da participação segundo a distribuição dos pesos
apresentada a seguir.
Avaliação
Peso
Primeira avaliação
3
Segunda avaliação
5
Participação
2
BIBLIOGRAFIA

Bickel PJ, Doksum KA. Mathematical statistics – Basic ideas and
selected topics. Editora Prentice-Hall do Brasil, Ltda. Rio de
Janeiro.

Casella G, Berger RL. Inferência Estatística (tradução da 2ª
edição norte-americana). Cengage learning.

Colton T. Statistics in medicine. Little, Brown & Company, Boston
- USA. 1974, 371p.
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
Kleinbaum DG, Kupper LL, Muller KE. Applied Regression
Analysis and other multivariable methods. PWS-KENT Publishing
Company. Boston - USA. 1988, 718 p.

Kleinbaum
DG. Logistic regression: A self-learning text.
Springer. New York – USA. 1994, 282 p.

Mingoti SA. Análise de dados através de métodos de estatística
multivariada – Uma abordagem aplicada. Editora UFMG 2007.
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