curso de

Estatística com Python parte 4: Correlação e Regressão

Estudando esse mês:

Mariana Mari Ikoma Sakamoto Leandro Fusco Virgílio Aparecido Fernandes Júnior João Vitor de Miranda Allan Segovia Spadini

e mais 85 alunos(as)

Resumo do curso

  • Entenda e use a regressão linear
  • Teste os resultados e analise os resíduos
  • Interprete da covariância
  • Aplique os seus conhecimentos no projeto

Público alvo

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

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Última atualização

14/11/2019

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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. A primeira regressão

    • Preparando o ambiente e dataset
    • Alterando as versões de bibliotecas
    • Rodando uma regressão linear
    • Técnicas estatísticas
  2. Entendendo a covariância

    • Covariância
    • Medindo a interdependência
    • Interpretação da covariância
    • Entendendo os sinais da covariância
    • Coeficiente de correlação de Pearson
    • Calculando a correlação
  3. Usando regressão linear

    • Regressão linear simples
    • Função de regressão populacional
    • O método de mínimos quadrados
    • Estimadores dos parâmetros de regressão
    • Estimadores de mínimos quadrados
    • Obtendo os betas
    • Obtendo previsões
    • Fazendo previsões com nosso modelo
  4. Testando os resultados

    • Resíduos
    • Suposições sobre os resíduos
    • O coeficiente de determinação
    • Forma de cálculo do R²
    • Obtendo o R² de nosso modelo
    • Erro quadrático médio
    • Uma estimativa para a variância
    • Teste de significância dos parâmetros
    • Avaliando os resultados de uma regressão
    • Teste de significância conjunta dos parâmetros
    • Estatística de teste
    • Outros testes
    • Testando a hipótese de normalidade dos resíduos
  5. Projeto e resumo

    • Sobre o que vimos até aqui
    • Projeto de Correlação e Regressão - Início
    • Apresentação do projeto
    • Fixando o conhecimento um pouco mais
    • Projeto de Correlação e Regressão - Final
    • Correção do projeto
    • Ferramental gráfico para a hipótese de normalidade dos dados

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