| Disciplina Transversal | Métodos Estatísticos em Pesquisa Científica |
| Sigla no SIGA | PRPPG 7002 |
| Oferta | 1.º semestre 2024 |
| Dia da semana | Quartas-feiras |
| Horário | Das 14h às 18h |
| Local de acesso | As aulas devem ser acompanhadas ao vivo pelo YouTube (o link será fornecido semanalmente através do Moodle) |
| Inscrições | 02/02/2023 a 04/03/2023 |
| Início das aulas | 20/03/2024 |
| Previsão de fim das aulas | 03/07/2024 |
| Total de encontros previstos | 15 encontros |
| Carga horária | 60h – 4 créditos (*leia sobre os créditos ao fim desta página). |
| Professor responsável | Paulo Justiniano Ribeiro Junior |
E-mail da disciplina: mepc@ufpr.br
Requisitos:
Ser docente ou discente vinculado à pós-graduação stricto sensu da UFPR ou de universidades parceiras do Estado do Paraná.
Consulte nossas parceiras aqui.
Ementa:
Fundamentos de estatística, princípios e áreas de aplicação; Métodos descritivos e visualização de dados; Noções de probabilidades e variáveis aleatórias; Amostragem, modelagem e inferência estatística e seus paradigmas; Planejamento e análise de experimentos; Modelos de regressão e derivados, tópicos em modelagem e métodos estatísticos; Estudos de caso em aplicações de estatística.
Bibliografia (sujeita a alterações):
BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatı́stica Básica. 9. ed. São Paulo: Saraiva, 2017.
DIGGLE, P. J.; CHETWYND, A. G. Statistics and Scientific Method: An Introduction for Students and Researchers. 1. ed. Oxford: Oxford University Press, 2011.
MAGALHÃES, M. N.; LIMA, A. C. P. de. Noções de Probabilidade e Estatı́stica. 7. ed. São Paulo: Edusp, 2015.
NOLAN, D.; SPEED, T. Stat Labs: Mathematical Statistics through Applications. ed. New York: Springer, 2000.
SPIEGELHALTER, D. The art of statistics: learning from data, 2019.
UTTS, J. M. Seeing Through Statistics, 2005.
WILD, C. J.; SEBER, G. A. F. Chance Encounters: A First Course in Data Analysis and Inference, 2000.
Estatística – Ensino Remoto – DEST/UFPR. Playlist de slides e vídeos: http://www.leg.ufpr.br/estbas
* Referências adicionais e específicas poderão ser fornecidas nas partes de conteúdos temáticos pelos professores ministrantes.
O conteúdo do curso está organizado em cinco ciclos de três semanas cada.
Ciclo 1: O que os dados podem contar? (Estatística descritiva, relações bi e multivariadas).
Ciclo 2: Padrões no acaso. (Probabilidades, variáveis aleatórias, distribuições).
Ciclo 3: Aprendendo com dados. (Inferência estatística).
Ciclo 4: Introdução a modelagem estatística.
Ciclo 5: Tópicos em métodos estatísticos.
OBS.: O cronograma da disciplina ainda não está totalmente fechado, podendo haver alterações nos temas e ministrantes/convidados.
O curso prevê atividades assíncronas a serem realizadas fora do horário das aulas.
*Créditos da disciplina:
ATENÇÃO: O aproveitamento ou equivalência dos créditos das disciplinas transversais dependerá do Colegiado do programa de pós-graduação a que você está vinculado. Não acontece automaticamente. Compete ao Colegiado decidir sobre o aproveitamento de estudos e a equivalência de créditos, conforme artigo 18 da Resolução 32/17-CEPE.
As disciplinas transversais poderão ser aproveitadas ou equiparadas com disciplinas ofertadas da grade do programa, a critério do colegiado. Não é obrigatório que o programa integralize os créditos cursados, portanto, é importante que o discente informe-se com a coordenação do curso de vínculo sobre esta possibilidade.
Mais informações em: Perguntas frequentes
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