Introdução à análise exploratória de dados: nível de mensuração de variáveis, medidas de localização e de dispersão.
Estatística descritiva e visualização de dados: indicadores numéricos e gráficos. Bases de dados: criação, legendagem e eliminação de erros.
Probabilidade: conceito e algebra. Variáveis aleatórias e funções de probabilidade. Distribuições de probabilidade discretas: binomial e Poisson. Distribuições de probabilidade contínuas: normal, normal padrão e t-Student. Teorema do limite central.
Estatística inferencial. Amostra, população e técnicas de amostragem. Teoria da estimação: estimação pontual e intervalos de confiança.
Hipótese estatísticas e testes de hipóteses. Nível de significancia e potência de um teste. Valor de p. Testes paramétricos e testes não paramétricos.
Métodos de regressão e correlação;
Métodos estatísticos de classificação supervisionada e não-supervisionada.

Análise Estatística, com utilização do SPSS; João Maroco, Edições Silabo;
Fundamentals of Biostatistics, Bernard Rosner, Thomson Brooks/Cole, 2006
Bioestatística, Epidemiologia e Investigação, A. Gouveia de Oliveira, Lidel
Métodos Quantitativos em Medicina, Massad, Menezes, Silveira & Ortega ed. Manole, 2004
Pattern Classification; Richard Duda, Peter Hart, David Stork; John Wiley & Sons, Inc
An Introduction of Support Vector Machines; Nello Christianini, John Shawe-Taylor; Cambridge University Press