Estatística com R: Correlação e regressão

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