Análise de Regressão e Aplicações
Objetivos
- 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 regressão aplicados 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
Caracterização geral
Código
12394
Créditos
6.0
Professor responsável
Isabel Cristina Maciel Natário, Maria do Rosário Fraga de Oliveira Martins Sentieiro
Horas
Semanais - A disponibilizar brevemente
Totais - 61
Idioma de ensino
Português
Pré-requisitos
Noções básicas de Análise e noções de nível intermédio de Probabilidades e Estatística.
Bibliografia
Wooldridge, Jeffrey M. Introductory Econometrics: A Modern Approach. 3rd ed. Mason, OH: Thomson/South-Western, 2006.
Carvalho, M. S., Andreozzi, V. L., Codeço, C, T., Barbosa, M. T. S. & Shimakura, S. E. Análise de Sobrevivência: teoria e aplicações em saúde, 2.ª edição, 2011.
Collet, D. Modelling Survival Data in Medical Research. 2nd edition. Chapman & Hall/CRC. 2003.
Método de ensino
Método expositivo através de aulas, da visualização de filmes, resolução de problemas e exercícios práticos.
Método de avaliação
Dois momentos de avaliação: teste e relatório.
Conteúdo
0. Introdução
1. Regressão linear simples
1.1 Pressupostos do modelo
1.2 Estimação do modelo - método dos mínimos quadrados
1.2 Regressão e correlação
2. Regressão linear múltipla
2.1 Pressupostos do modelo
2.2 Estimação e propriedades dos estimadores
2.3 Teorema de Gauss Markov
2.4 Interpretação dos coeficientes estimados
2.5 Variáveis dummy
3. Inferência
3.1 Testes de hipóteses
3.2 Intervalos de confiança
4. Medidas da qualidade do ajustamento
5. Multicolinearidade e Heterocedasticidade
6. Teste de permanência de estrutura
7. Predição
8. Análise de sobrevivência
8.1 Introdução – medir o tempo
8.2 Kaplan meier
8.3 Nelson Aalen
8.4 Intervalos de confiança
8.5 Tempo mediano de sobrevivência
8.6 Kaplan meier com estratificação
8.7 Teste de Log-Rank e Peto