DETALHES
Disciplina de natureza Teórico-prática de nível Doutorado, com carga horária de 60 horas e 2 créditos.
- Número de vagas:
- 20
- Período:
- 11/08/2023 a 27/10/2023
- Pré-requisitos:
- Sem pré-requisito.
- Área(s) de Concentração: Métodos Quantitativos em Epidemiologia
HORÁRIO
Dia | Início | Fim |
---|---|---|
Sexta-feira | 13h30 | 17h |
PROFESSORES
Nome |
---|
Oswaldo Gonçalves Cruz |
EMENTA
"Este curso se propõe a estudar métodos de séries temporais e estatística espacial, visando analisar a saúde de grupos populacionais a partir de sua localização temporal e espacial, bem como sua interação com o ambiente. Serão abordados os seguintes tópicos: Introdução e definições de estudos ecológicos; falácia ecológica vs falácia atomista; introdução, definições e importância das sereis temporais; tendência e sazonalidade; autocorrelação serial; filtros e alisamentos; modelo Box & Jenkings (ARIMA); Tipologia dos dados espaciais; Padrão de pontos; Área; Geoestatística. Modelos aditivos generalizados (GAM). O curso terá aulas práticas realizadas em R."Categoria: Eletiva.
Pré-requisito: Conhecimentos em uma determinada área. Especifique em outros., Entrevista com o candidato, Carta de intenção do candidato, R, Estatística Aplicada à Epidemiologia I & II .
Informações sobre as aulas: Serão 10 encontros remotos.
Candidatos externos: Serão aceitos alunos dos Programas de SS da ENSP.
Vagas: Mínimo 05 e máximo 20.
A disciplina ofertará 02 vaga2 para Estágio em Docência e os pré-requisitos são Ser aluno de doutorado, Ter cursado a disciplina de Prática docente.
BIBLIOGRAFIA
"Morettin, P. A., Toloi,C. M. Análise de Séries Temporais. São Paulo:Editora Edgard Blücher, 2004.Diggle, P. Time Series: A Biostatistical Introduction. Oxford Statistical Science Series, 2004
Shumway, R.H., Stoffer, D.S. Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples Editorora Springer; 2a edição (2006)
Venables, W.N. and Ripley, B. D. Modern Applied Statistics with S. Fourth Edition, Springer. 2002
Santos SM, Souza WV. 2007. Introdução à Estatística Espacial para a Saúde Pública. Série Capacitação e atualização em geoprocessamento em saúde. Brasília: MS
. Bivand, Roger S., et al. Applied spatial data analysis with R. Vol. 747248717. New York: Springer, 2008.
Moraga, Paula - Geospatial Health Data Modeling and Visualization with R-INLA and Shiny, 2020
Robin Lovelace, Jakub Nowosad, Jannes Muenchow Geocomputation with R, 2022 "