O termo dados funcionais surgiu para acomodar situações em que cada observação pode ser naturalmente interpretada como uma função. Estas situações têm se tornado cada vez mais comuns com o surgimento de instrumentos de medição que possuem capacidade de registrar grandes volumes de informações com alta frequência. Neste contexto, surgiu um ramo da estatística denominado análise de dados funcionais, em que métodos apropriados de análise foram desenvolvidos. Um exemplo de aplicação para a análise de dados funcionais é a marcha humana e seu estudo é fundamental para compreensão do movimento normal da marcha e na proposição e avaliação de programas preventivos ou de reabilitação. Neste trabalho, consideramos dados de rotação angular do joelho durante a marcha de uma população de indivíduos sem lesões prévias com o objetivo de caracterizar padrões individuais e populacionais. Para tanto, consideramos para os dados de cada indivíduo um modelo de regressão Bayesiano com processo Gaussiano, e as conclusões serão apresentadas a partir da proposição de diferentes métodos de construção de bandas preditivas funcionais. Para o agrupamento das conclusões entre os diferentes indivíduos da população, propomos a aplicação de uma metanálise Bayesiana

The term "functional data" arised to accommodate situations in which each observation can be naturally interpreted as a function. These situations have become increasingly common with the availability of measuring instruments capable of recording large volumes of information with high frequency. In this context, a branch of statistics denominated functional data analysis emerged, in which appropriate methods of analysis were developed. An example of application of these techniques is in the study of human gait. The analysis of human movement is fundamental for understanding the normal movement and for proposing and evaluating preventive or rehabilitation programs. In this work, we will consider angular rotation data of the knee during the gait for a population of individuals without previous lesions with the aim of characterizing individual and population patterns. For this, we consider for each individual a Bayesian regression model with Gaussian process, and the conclusions was illustrated by the proposition of different methods for construction of functional predictive bands. To summarize the conclusions across the different individuals of the population, we propose to apply a Bayesian metaanalysis.