Name: Curso Estatística com R: correlação e regressão
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correlação e regressão

Quero estudar na alura

12h

Para conclusão

1008

Pessoas nesse curso

9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

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.

Rodrigo Fernando Dias

Rodrigo é estatístico e especialista em Big Data com forte interesse em geoprocessamento, desenvolvimento web, web scraping, machine learning e Data Science. É instrutor e tech lead da escola de dados da Alura.

Curso atualizado em 09/03/2022

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Ementa

Introdução à correlação e regressão linear
- Preparando o ambiente e dataset
- Rodando uma regressão linear
- Ferramentas de análise
- Previsões dentro da amostra
Correlação
- Covariância
- Medindo a interdependência
- Interpretação da covariância
- Coeficiente de correlação de Pearson
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
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
Projeto de conclusão
- Resumo
- Fixando o conhecimento
- Apresentação do projeto
- Correção do projeto

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Este e mais 4 cursos fazem parte das seguintes formações

Nossas formações são uma sequência de cursos e conteúdo para você se profissionalizar e se tornar quem o mercado procura!

Formação
Estatística com R

12h
De curso

63
Atividades

Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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