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Introdução à experimentação: Análise de experimentos.

Resumo do curso

  • Aprenda a planejar experimentos para a coleta de dados.
  • Proponha modelos matemáticos para entender um dado problema.
  • Teste a significância estatística dos parâmetros de um modelo matemático.
  • Construa mapas de cores para auxiliar a interpretação dos dados.
  • Faça as análises dos dados coletados em um experimento usando Python com Pandas, Matplotlib, Seaborn e o StatsModel.

Público alvo

Interessados em aprender coleta de dados através da execução de experimentos e realizar análises estatísticas de modelos matemáticos usando Python.

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Última atualização

20/11/2019

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Instrutores

  • Victor é doutor em ciências e graduado em Eng. Química, ambos pela a UNICAMP. Sua área de atuação é em modelagem matemática, aprendizado estatístico e simulação computacional. Atualmente trabalha como cientista de dados, focado no desenvolvimento de algorítimos de inteligência artificial.

Conteúdo Detalhado

  1. Introdução à experimentação

    • A importância de se realizar um experimento.
    • Planejando a execução de um experimento para a coleta de dados.
    • Planejamentos fatoriais.
  2. Introdução à análise de experimentos

    • Inserindo um experimento em um Data Frame do pandas.
    • Análises gráficas de experimentos.
    • Propondo um modelo estatístico.
    • Ajustar os parâmetros do modelo usando a biblioteca StatsModel.
  3. Análises estatísticas

    • Entendendo graus de liberdade.
    • Análise de significância estatística dos parâmetros do modelo.
    • Construir e analisar um gráfico padronizado de Pareto.
  4. Atualizando as análises

    • Atualizar um modelo à luz de novas evidências
    • Explorar a qualidade de um modelo usando gráficos do tipo "previstos por observados".
  5. Usando o modelo

    • Diferenciar leis estatísticas de leis matemáticas.
    • Construir e analisar mapas de cores.
    • Entender o uso de isolinha.

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