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Curso

Estatística com R:

probabilidade e amostragem

Quero estudar na alura

12h

Para conclusão

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Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Entenda as distribuiçōes binomial, de poisson e normal
  • Conheça técnicas de amostragem
  • Saiba o que é nível e intervalo de confiança
  • Calcule probabilidades e faça estimativas
  • Calcule o tamanho da amostra
  • Ponha em prática o conhecimento adquirido em um novo projeto

Público alvo_

Qualquer pessoa deseja entrar na área de ciência de dados e estatística. É necessário ter experiência básica com a linguagem R.

Rodrigo Fernando Dias

linkedin

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

Ementa

  1. Distribuição binomial

    • Utilizando Data Frames
    • Conhecendo a distribuição
    • Calculando a probabilidade
    • Distribuição de probabilidade Binomial
    • Brincando com dados
    • Aplicação da média
  2. Distribuição de Poisson

    • Conhecendo a distribuição
    • Características de um experimento Poisson
    • Calculando a probabilidade
  3. Distribuição normal

    • Conhecendo a distribuição normal
    • Distribuição de probabilidade normal
    • Tabela padronizada
    • Variável padronizada Z
    • Consultando a tabela padronizada
    • Aplicando a tabela
    • Obtendo probabilidades
  4. Técnicas de amostragem

    • Amostragem
    • Um pouco de teoria
    • Quando utilizar uma amostra?
    • Amostragem aleatória simples
    • Selecionando uma amostra
    • Outras amostragens
  5. Nível e intervalo de confiança

    • Teorema de limite central
    • Conceitos sobre estimação
    • Nível de confiança e erro inferencial
    • Intervalo de confiança
    • Margem de erro
  6. Cálculo do tamanho da amostra

    • Cálculo para a população infinita
    • Obtendo o tamanho da amostra
    • Cálculo para a população finita
  7. Resumo e projeto final

    • Fixando o conteúdo
    • Tamanho de amostra
    • Apresentação do projeto
    • Revisando o conteúdo
    • Revisão: Distribuições de probabilidade
    • Correção do projeto

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