Estatística : Análises de Regressões com Linguagem R

Regressão linear, Logística, Polinomial, Quantílica, Ridge, Lasso, Elastic Net, Vetorial de Suporte, Poisson, Binomial..

4.70 (106 reviews)
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Português
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Estatística : Análises de Regressões com Linguagem R
802
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16 hours
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Jan 2024
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What you will learn

Regressão Linear Simples

Correlação Linear de Pearson, Spearman e Kendall

Regressão Linear Múltipla

Regressão Polinomial

Regressão Logística

Regressão Quantílica

Regressão Lasso, Ridge e Elastic Net

Regressão de Componentes Principais

Regressão de Mínimos Quadrados Parciais

Regressão Vetorial de Suporte

Regressão de Poisson, Binomial Negativa e Quasi-Poisson

Fundamentos da Linguagem R

Fundamentos da Estatística (Descritiva, Probabilística e Inferencial)

Tratamento dos dados

Description

Este curso apresenta 14 tipos diferentes de regressões com explicações teóricas e apresentações práticas utilizando a Linguagem R, indicando a aplicação ideal para cada uma das regressões e mostrando todos os testes estatísticos necessários para analisar os pressupostos exigidos por cada regressão. As explicações são passo a passo e focadas em aplicações práticas e reais. Vários tipos de datasets serão utilizados, desde datasets com pequena quantidade de registros à datasets com mais de 2 milhões de registros. As regressões que serão estudadas neste curso são, Regressão Linear Simples, Regressão Linear Múltipla, Regressão Polinomial, Regressão Logística, Regressão Quantílica, Regressão Ridge, Regressão Lasso, Regressão Elastic Net, Regressão de Componentes Principais, Regressão por Mínimos Quadrados Parciais, Regressão Vetorial de Suporte, Regressão de Poisson, Regressão Binomial Negativa e Regressão Quasi-Poisson.

A análise de regressão, além de ser um estudo sensacional, está cada dia mais presente no mercado de trabalho e em pesquisas científicas. Diversas áreas que trabalham com análise de dados necessitam de análises de regressões, e escolher corretamente o tipo de regressão para cada aplicação é fundamental para se obter o sucesso.

Para atender a todos os alunos, sem importar a área e o nível de conhecimento, as duas primeiras seções são referentes aos fundamentos da Linguagem R e fundamentos de Estatística.

O curso é apresentado no sistema operacional Windows, mas usuários do Linux e Mac acompanham tranquilamente.

Todos os scripts, slides e datasets estão disponíveis na área de recursos para serem baixados.

Tenho certeza que a sua visão sobre regressões irá mudar após esse curso.

Content

Introdução

Boas vindas e apresentação do instrutor
Apresentação do curso e da plataforma de estudos

Fundamentos da linguagem R

Conhecendo a linguagem R
Instalação do R e RStudio
Conhecendo o RStudio
Apresentação do RStudioCloud
Primeiros passos no RStudio
Operadores Matemáticos
Variáveis
Vetores
Fatores
Matrizes
Cálculos com Matrizes
Data Frame e Listas
Instalação e carregamento de Pacotes
Importação de arquivos
Estrutura Condicional
Estrutura de Repetição
Criação de Funções

Fundamentos da Estatística

Visão geral da estatística
Dados e amostragem
Distribuição de Frequências
Medidas de tendência central
Medidas de dispersão e de posição
Análise de Outliers
Probabilidade
Distribuição de probabilidades Discreta
Distribuição de probabilidades Contínuas
Estatística Inferencial: Intervalo de confiança
Teste de Hipótese com uma amostra

Regressão linear simples e múltipla

Regressões
Regressão e correlação linear simples: Teoria
Tratamento inicial do dataset
Correlação Linear no R
Regressão linear no R
Regressão Linear Múltipla: Teoria
Análise inicial do dataset
Regressão linear múltipla no R: Primeiro modelo
Regressão linear múltipla no R: Segundo modelo
Regressão linear múltipla no R: Comparação dos modelos

Regressão Polinomial e Regressão Logística

Regressão polinomial: teoria
Regressão polinomial no R – parte 1
Regressão polinomial no R – parte 2
Regressão logística: Teoria
Regressão logística no R: preparação dos dados
Regressão logística: modelo 1
Regressão logística no R: modelo 2
Regressão logística no R: modelo 3

Outras Regressões

Regressão Quantílica: Teoria
Regressão Quantílica no R
Regressão Lasso, Ridge e Elastic Net: Teoria
Regressão Lasso, Ridge e Elastic Net no R
Regressão de Componentes Principais e Mínimos Quadrados Parciais: Teoria
Regressão de Componentes Principais e Mínimos Quadrados Parciais no R
Regressão Vetorial de Suporte: Teoria
Regressão Vetorial de Suporte no R
Regressão de Poisson, Binomial Negativa e Quasi-Poisson: Teoria
Regressão de Poisson no R
Regressão Binomial Negativa no R
Regressão Quasi Poisson

Finalização do curso

Encerramento

Referências Bibliográficas e links úteis (gratuitos)

Referências e links úteis (gratuitos)

Reviews

Maria
December 11, 2022
Um curso excelente, com uma didática ótima!! Tenho apenas uma sugestão caso seja possível incluir uma aula extra ou módulo extra: análise de regressões exponenciais. Acho que foi a única coisa que ficou "faltando" para mim. De resto tudo prefeito. Parabéns pela didática e empenho no desenvolvimento deste curso excelente!!
Débora
September 25, 2022
O curso é bastante legal e com aprendizado bem rico, só senti falta de algumas aplicações, como a regressão multinomial (foi apenas citada) mas não exemplificada na aula.
Rafael
August 16, 2022
O curso é muito bom. Só acho que poderia ter um pouco mais da teoria e de como interpretar os resultados. No mais, atendeu bem as expectativas!
Maíra
August 3, 2022
Ta incrível. Eu vim para melhorar minha base de entendimento para meu projeto de doutorado que envolve regressão e foi muito esclarecedor
Igor
March 16, 2022
Se você estiver lendo isso, pode parar de procurar por outro curso de regressão aqui na Udemy. Esse curso é o melhor curso de regressão que eu já fiz, diria até o melhor curso que fiz na Udemy no geral. Afirmo isso com categoria, pois já fiz outros cursos de regressão aqui na Udemy e esse aqui é INFINITAMENTE SUPERIOR em todos os aspectos (didática, organização e suporte do professor). Parabéns ao Luciano pelo trabalho.
Davi
October 13, 2021
É uma ótima divisão, vc acaba apredendo um pouco de tudo. Mas seria melhor se fosse mais objetivo no que concerne àquilo que será usado nas regressões.
Fabiano
May 5, 2021
Por enquanto estou gostando muito do curso. As explicações das regressões são fantásticas, cheias de informações interessantes e valiosas.

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4/25/2021
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5/5/2021
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