Fundamentos de análise de dados em ambiente R

Cód.: MAT14055D

6 ECTS

Duração: 15 semanas/156 horas

Área Científica: Matemática

Língua(s) de lecionação: Português

Língua(s) de apoio tutorial: Português, Inglês

Regime de Frequência: B-learning

Apresentação

Conhecimentos de Probabilidades e Estatística.
Destina-se a alunos de Doutoramento que pretendam adquirir conhecimentos na manipulação e tratamento de dados através do software R.

Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

Saúde de qualidade - Assegurar uma vida saudável e promover o bem-estar para todos, em todas as idades.

Educação de qualidade - Assegurar a educação inclusiva, e equitativa e de qualidade, e promover oportunidades de aprendizagem ao longo da vida para todos.

Cidades e comunidades sustentáveis - Tornar as cidades e os assentamentos humanos inclusivos, seguros, resilientes e sustentáveis.

Produção e consumo sustentáveis - Assegurar padrões de produção e de consumo sustentáveis.

Paz, justiça e instituições eficazes - Paz, justiça e instituições eficazes promover sociedades pacíficas e inclusivas par ao desenvolvimento sustentável, proporcionar o acesso à justiça para todos e construir instituições eficazes, responsáveis
e inclusivas em todos os níveis.

Parcerias para a implementação dos objetivos - Fortalecer os meios de implementação e revitalizar a parceria global para o desenvolvimento sustentável.

Objetivos de Aprendizagem

Explorar as potencialidades do software livre R no tratamento estatístico de dados.

Conteúdos Programáticos

1. Introdução à linguagem R
i. Instalação do R, do R Studio e de bibliotecas
ii. Uso do R como calculadora: operações matemáticas e lógicas
iii. Armazenamento de dados: variáveis, vetores, matrizes e listas
iv. Classes de objetos e conversão de objetos em diferentes classes
v. Importação, exportação e armazenamento de dados
vi. Manipulação de dados: filtros, seleções, renomeações, agrupamentos, ordenações, etc.
vii. Operador Pipe
2. Visualização gráfica de dados: categóricos e quantitativos discretos e contínuos
i. Gráficos extáticos
ii. Gráficos dinâmicos
iii. Gravação de gráficos em diversos formatos
3. Medidas resumo
i. Localização
ii. Dispersão
iii. Forma
iv. Associação
4. Testes de hipóteses
i. Paramétricos
ii. Não-paramétricos

Métodos de Ensino

Metodologia de ensino:
Exposição estruturada, exemplificação, resolução autónoma de exercícios em R.

Avaliação:
Projeto de aplicação usando o software R.

Bibliografia

1. Several manuals are available directly on the R Cran website (https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/)
I. An Introduction to R [R-intro.pdf]
II. R Installation and Administration [R-admin.pdf]
III. R Data Import/Export [R-data.pdf]
IV. Writing R Extensions [R-exts.pdf]
V. R Language Definition [R-lang.pdf]

2. Braun, W.J. & Murdoch, D.J. (2007) A first course in statistical programming with R. Cambridge University Press, Cambridge.

Obs: The CRAN Web site hosts several documents, bibliographic resources, and links to other sites. There are also a list of publications (books, articles, manuals, etc.) about R (followed up with statistical methodology) and some documents and tutorials written by Rs users.