curso de

Estatística com R: Correlação e regressão

Resumo do curso

  • Entenda e use a regressão linear
  • Teste os resultados e analise os resíduos
  • Interprete a covariância
  • Faça testes e obtenha métricas
  • Aplique os seus conhecimentos em um projeto

Público alvo

Qualquer profissional que deseja trabalhar com análise de dados e ciência de dados.

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Última atualização

01/06/2020

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Formação com esse curso

Instrutores

  • Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. Atua como consultor e instrutor.

Conteúdo Detalhado

  1. Introdução à correlação e regressão linear

    • Preparando o ambiente e dataset
    • Rodando uma regressão linear
    • Ferramentas de análise
    • Previsões dentro da amostra
  2. Correlação

    • Covariância
    • Medindo a interdependência
    • Interpretação da covariância
    • Coeficiente de correlação de Pearson
  3. Regressão linear

    • Regressão linear simples
    • Função de regressão populacional
    • O método dos mínimos quadrados
    • Estimando β1 e β2
    • Estimadores de mínimos quadrados
    • Tabela com coeficientes e testes
    • Fazendo previsões com nosso modelo
  4. Testes e métricas

    • Obtendo os resíduos com o R
    • Suposições sobre os resíduos
    • O coeficiente de determinação
    • Forma de cálculo do R²
    • Obtendo o R² do nosso modelo
    • Soma dos quadrados
    • Erro quadrático médio
    • Teste de significância dos parâmetros
    • Avaliando os resultados de uma regressão
    • Teste de significância conjunta dos parâmetros
  5. Projeto de conclusão

    • Resumo
    • Fixando o conhecimento
    • Apresentação do projeto
    • Correção do projeto

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