Análise Regressão e Aplicações
Objectives
No final desta unidade curricular os alunos devem ser capazes de: Conhecimentos Um conhecimento amplo da análise de regressão linear (simples e múltipla) no contexto das suas aplicações à área da saúde Interpretação e avaliação crítica dos resultados empíricos Procedimentos e técnicas de validação dos modelos lineares Enquadramento teórico utilizado na análise empírica dos modelos de regressão linear, tal como as propriedades dos estimadores dos mínimos quadrados, máxima verosimilhança e testes de hipóteses. Interpretação e avaliação das curvas de sobrevivência Aptidões Ser um utilizador proficiente dos modelos de regressãoaplicados a problemas na área da saúde Saber realizar testes de hipóteses para averiguar a validade dos pressupostos subjacentes ao modelo de regressão linear. Saber construir e interpretar curvas de sobrevivência e respetivos testes de hipóteses Ser um leitor crítico da literatura de modelos de regressão linear e análise de sobrevivência na área da saúde Competências Ser capaz de ler e compreender relatórios de projectos de investigação e artigos científicos que utilizam os conceitos e os métodos apresentados nesta unidade curricular Ser capaz de usar os modelos de regressão em trabalhos académicos
General characterization
Code
827021
Credits
5
Responsible teacher
Maria do Rosário O. Martins
Hours
Weekly -
Total - Available soon
Teaching language
Inglês e Português
Prerequisites
Bibliography
Teaching method
Evaluation method
Subject matter
I.Introdução II.Regressão linear simples Pressupostos do modelo Estimação do modelo - método dos mínimos quadrados Regressão e correlação III.Regressão linear múltipla Pressupostos do modelo Estimação e propriedades dos estimadores Teorema de Gauss Markov Interpretação dos coeficientes estimados Variáveis dummy IV.Inferência Testes de hipóteses Intervalos de confiança V.Medidas da qualidade do ajustamento VI.Multicolinearidade e Heterocedasticidade VII.Teste de permanência de estrutura VIII.Predição IX.Análise de sobrevivência Introdução – medir o tempo Kaplan meier Nelson Aalen Intervalos de confiança Tempo mediano de sobrevivência Kaplan meier com estratificação Teste de Log-Rank e Peto