COMPSTAT

Estatística Computacional
Esta unidade curricular pretende dotar os estudantes dos conhecimentos, aptidões e comportamentos que lhes permitam utilizar métodos de computação intensiva relevantes para análise estatística. Especificamente, pretende-se que os estudantes sejam capazes de:
• identificar métodos computacionais para análise estatística, incluindo métodos para simulação, estimação e visualização de dados estatísticos
• reconhecer o papel da computação como uma ferramenta de análise de dados de saúde
• aplicar corretamente metodologias computacionais em problemas reais de ciência de dados de saúde.
Estatística computacional
• Porque usar computação em estatística?
• Ferramentas e software para estatística computacional
• Estatística computacional utilizando grandes infra-estruturas de dados
Sinopses de dados
• Estatísticas suficientes
• Histogramas
• Micro-Clusters
• Fading Statistics
Estimativas de densidade
• Máxima verosimilhança
• Expectation-Maximization
• Kernel Estimation
Estimativas e Simulação
• Métodos Jackknife
• Validação cruzada
• Geração de números aleatórios
• Métodos de Monte Carlo
• Métodos de Bootstrap
Análise numérica
• Visualização de dados complexos
• Análise de componentes principais
• Bivariate smoothing
• Splines
Os conteúdos lecionados dotarão os estudantes dos conceitos necessários e suficientes para compreender e utilizar os métodos modernos de estatística computacional necessários à análise de bases de dados de saúde. Especificamente, através dos conteúdos lecionados os estudantes irão adquirir os conhecimentos e competências que lhes permitem aplicar os métodos aos problemas de ciência de dados de saúde de forma transversal, usando uma ferramenta de estatística computacional versátil e robusta.
Aulas teórico-práticas e de prática laboratorial com exposição teórica e discussão de temas, e exercícios em grupo e individuais. Avaliação por trabalho de grupo (30%) e exame final (70%).
A exposição teórico-prática permite transmitir aos estudantes os conceitos e as respectivas aptidões que lhes permitam aplicar métodos avançados de estatística computacional num projecto de ciência de dados de saúde. Através da realização de exercícios individuais e trabalhos de grupo, os estudantes irão igualmente desenvolver competências e principalmente ajustar comportamentos que lhes permitem integrar estes novos métodos na prática diária da investigação.
Gentle, James E., Härdle, Wolfgang Karl, Mori, Yuichi (2012) Handbook of Computational Statistics. Springer Verlag.
Givens, G., Hoeting, J. (2012) Computational Statistics. Wiley.