UFERSApp vs Linear Regression Lab

Este é o aplicativo UFERSApp (versão definitiva) que foi desenvolvido pela Superintendência de Tecnologia da Informação e Comunicação - SUTIC da Universidade Federal Rural do Semi-árido - UFERSA e tem o objetivo de melhorar a comunicação entre a universidade e os seus discentes. As funcionalidades encontradas nesse aplicativo são para minimizar alguns problemas enfrentados hoje pela comunidade acadêmica da UFERSA. As funcionalidades do UFERSApp são: - Visualizar as notícias do Portal da UFERSA, do curso e da turma em que o usuário esteja matriculado. - Mapa geográfico dos câmpus da UFERSA, com a localização dos prédios e setores, incluindo campo de busca. - Visualização das disciplinas matriculadas e a localização do espaço físico. - Visualização dos horários das disciplinas matriculadas - Visualização das Notas e faltas das disciplinas matriculadas - Cardápio diário do RU - Formulário para os alunos enviarem Sugestões para o aplicativo. Caso o aplicativo apresente problemas ou você tenha alguma sugestão de layout ou outras funcionalidades entre em contato por meio do email ufersapp@ufersa.edu.br ou pela função de enviar sugestão diretamente do aplicativo. A sua colaboração é muito importante para o amadurecimento desse instrumento. Esperamos o bom uso dessa ferramenta. Equipe SUTIC

Linear Regression Lab é um aplicativo educacional interativo para o ensino do conceito estatístico de regressão linear, voltado a estudantes da área da saúde, pesquisadores e educadores em métodos quantitativos. COMO FUNCIONA A liga é composta por 7 rounds. Em cada um, você recebe um dataset clínico simulado e deve ajustar manualmente uma reta de regressão sobre os pontos do gráfico. Quanto mais próxima sua reta estiver da solução ótima dos Mínimos Quadrados Ordinários (OLS), maior a sua pontuação. Há ainda um bônus por velocidade — finalizar antes do tempo máximo aumenta a recompensa. Entre os rounds, um quiz traz questões teóricas sobre os conceitos fundamentais — coeficientes, resíduos, coeficiente de determinação, correlação, outliers e limitações do modelo linear. CONTEÚDO COBERTO - Reta de regressão e o método dos mínimos quadrados (OLS) - Coeficientes β₀ (intercepto) e β₁ (inclinação) - Resíduos e o cálculo do RSS (Soma dos Quadrados dos Resíduos) - Coeficiente de determinação R² - Coeficiente de correlação r de Pearson - Influência de outliers sobre o ajuste - Visualização da paisagem RSS via heatmap interativo - Correlação versus causalidade - Limitações do modelo linear DATASETS CLÍNICOS DIDÁTICOS Cada round apresenta um cenário clinicamente plausível, mas TODOS OS DADOS SÃO SIMULADOS para fins didáticos. Os 7 cenários cobrem áreas variadas: - Sono e cognição (neurologia) - Exercício e glicemia (endocrinologia) - IMC e pressão arterial (cardiologia) - Estresse e cortisol (medicina ocupacional) - Vitamina D e depressão (psiquiatria) - Frequência respiratória e SpO₂ (medicina interna) - Dose e redução da pressão arterial (farmacologia) RECURSOS - Scatter plot interativo com reta arrastável em tempo real - Heatmap da paisagem RSS para visualizar o espaço dos parâmetros - Estatísticas ao vivo: β