Parceria com: Sociedade Portuguesa de Estatística

Objetivos

Esta formação tem por objetivo dotar os estudantes de conhecimentos e ferramentas computacionais que permitam implementar e utilizar corretamente modelos de regressão linear, quer numa situação de dados seccionais, quer numa situação de dados longitudinais. Em particular, pretende-se alertar os estudantes para a necessidade de verificação dos pressupostos do modelo de regressão linear usual, e dar-lhes conhecimentos que permitam a modelação em situações em que essas hipóteses não são satisfeitas.

Destinatários

Esta formação destina-se a qualquer pessoa com interesse em desenvolver conhecimentos específicos em modelação de dados longitudinais usando o modelo de regressão linear geral.

Atendendo a que parte da formação decorre online, os formandos devem assegurar que dispõem de meios técnicos para frequentar a formação, nomeadamente, computador, ligação à internet, câmara, microfone e colunas.

Conteúdo programático

• Regressão Linear Simples. 6 h
• Regressão Linear Geral. 13 h

Para cada um dos modelos referidos, serão estudados:  os pressupostos do modelo, os processos de estimação e inferência sobre os parâmetros, inclusão de variáveis indicatrizes (dummy) para as variáveis explicativas, modelação e implementação na linguagem R, seleção e comparação de modelos, gráficos de diagnóstico, interpretação dos resultados, interações. No caso da regressão linear geral, será também abordada a modelação da estrutura de variância e de correlação dos erros.

Serão apresentados vários exemplos elucidativos, de diferentes áreas de aplicação.

Será usada a linguagem de programação em ambiente de software R, assumindo um nível básico dessa linguagem.

Condições específicas de ingresso e critérios de seleção e seriação

Para que o formando possa frequentar a formação deverá possuir frequência de uma unidade curricular de estatística a nível de ensino superior.

A avaliação das candidaturas será feita:

• Experiência profissional (60%)
  N.º de anos de experiência profissional – 1 valor por cada ano até um máximo de 8 valores
  Se na área do tratamento de dados, acresce 4 valores
• CV académico (40%)
  
  • Doutoramento – 8 valores
  • Mestrado – 6 valores
  • Licenciatura – 4 valores
  • Secundário – 2 valores

Critério de desempate:

1. Maior grau académico, se ambos os candidatos forem detentores do mesmo grau será considerada a melhor média de conclusão desse grau.
2. Maior idade

Metodologias de ensino e avaliação:

Metodologias de ensino:

A formação consiste em 21 horas de contacto (3 ECTS). As aulas serão do tipo teórico-prático (19 horas). Incluem exposição teórica, a partir de notas da docente, implementação dos modelos estudados na linguagem R, e interpretação e discussão dos resultados obtidos, intercalados por resolução de exercícios. Os exemplos apresentados e exercícios propostos partirão de dados reais, sempre que possível. Nos exercícios, os alunos terão oportunidade de praticar os conceitos adquiridos. As metodologias de ensino serão ajustadas de modo a permitir que os estudantes integrem os objetivos da unidade curricular.

A unidade de formação contempla ainda 2h práticas para a realização da avaliação final (exame).  A plataforma Moodle será utilizada ao longo da formação, funcionando como repositório de material.

A docente possui ampla experiência em ensino a distância adquirida em contexto profissional e ainda durante a pandemia.

 

Modalidade de avaliação:

Trabalho individual (50%) + teste final (50%)

Os formandos serão avaliados através de um trabalho individual no qual terão de resolver uma série de exercícios que visam avaliar: i) a compreensão e interpretação dos conceitos estudados e dos resultados obtidos; ii) a capacidade de análise e implementação das metodologias analisadas ao longo da formação. 

No final da formação, os alunos serão avaliados através de um exame que visará avaliar novamente os pontos i) e ii) acima.

Datas de realização:

28 junho a 30 de julho de 2025

Horário:

• 28 junho - 9:30h - 12:30h
• 1 julho - 17h-20h
• 3 julho - 18h-20h
• 5 julho - 9:30h-11:30h
• 8 julho - 17-20h
• 14 julho - 17-20h
• 16 de julho - 17-20h
• 23 de julho: 18h0 às 20h: Avaliação época normal | Presencial
• 30 de julho 18h às 20h: Avaliação época recurso | Presencial

Prazos - 1ª Edição 2024/25

Anulação da Inscrição

O estudante pode solicitar a anulação da inscrição através de requerimento dirigido à Diretora da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, sendo que:

• A desistência de frequência até 2 dias úteis antes do início do curso não conferente de grau ou unidade de formação contínua implica o pagamento de 50 % do valor de propina; após essa data, é devida a totalidade do valor.

Bolsas PRR

Consulte aqui o regulamento de atribuição de bolsas

Informações

    Proteção de Dados: Para além das finalidades regulares de utilização dos seus dados pela U.Porto, relacionados com a seleção e seriação das candidaturas e, posteriormente, com a gestão académica dos candidatos selecionados, informamos que, face ao enquadramento da presente formação no âmbito do «Programa de Formação Multidisciplinar da U.Porto – Impulso Jovens STEAM & Impulso Adultos» (PRR), a identificação de todos os participantes (nome, NIF e contacto) terá de ser comunicada à Direção-Geral do Ensino Superior para efeitos de monitorização da execução do projeto.

    Quaisquer dúvidas sobre o tratamento dos seus dados poderão ser endereçadas à Encarregada da Proteção de Dados da U.Porto, para dpo@reit.up.pt.

Contactos

Docente Responsável:	Rita Gaio
Educação Contínua:	formacao.continua@fc.up.pt

Dados Gerais

Diplomas

Áreas Científicas Predominantes