O que você aprenderá_
- Aprenda a analisar o contexto e levantar hipóteses sobre os problemas
- Defina o teste estatístico adequado para cada problema de acordo com os dados e as necessidades do negócio
- Execute testes de hipóteses em diversos cases e interpretar corretamente os resultados
- Lide com incerteza e tomada de decisão baseada em evidências, validando hipóteses alinhadas a problemas reais
- Utilize a linguagem R para reportar análises estatísticas e comunicar resultados traduzindo para insights adequados para gestores e clientes
Público alvo_
Pessoas que querem aprofundar o conhecimento em ciência de dados, aprendendo conceitos da estatística voltado à resolução de problemas utilizando a linguagem R. Pessoas que já possuem conhecimentos em estatística básica, mas desejam aplicar tais conceitos utilizando a linguagem R como ferramenta estatística.
Afonso Augusto Rios
Formado em Engenharia Elétrica e com projetos na área da educação básica e tecnológica. Apaixonado por tecnologia, futebol e estudo de línguas, tenta trazer um pouco de ambos os mundos para seus estudos. Atuou como professor de Matemática em escolas públicas de Petrolina, através de um ONG na área de educação, e em projetos educacionais em diversos estados. Com conhecimento em Python e Data Visualization, vem se desenvolvendo na linguagem R, SQL e Power BI.
Curso atualizado em 14/04/2025
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Teste de normalidade e etapas de um teste de hipótese
- Iniciando o projeto
- Teste de normalidade (Shapiro-Wilk)
- Etapas de um teste de hipóteses - I
- Etapas de um teste de hipóteses - II
Testes paramétricos: bicaudal e unicaudal
- Teste t de Student bicaudal
- Teste t de Student unicaudal
- Teste Z de uma proporção
Testes paramétricos para duas ou mais amostras
- Teste para duas amostras independentes
- Teste para duas amostras dependentes
- Teste F
- Teste F (ANOVA) de uma via
- Teste F (ANOVA) de duas vias
Testes não paramétricos para dados categóricos
- Teste Qui-Quadrado de aderência
- Teste Qui-Quadrado de independência
- Teste Exato de Fisher
Teste não paramétricos para dados numéricos
- Teste de Wilcoxon
- Teste U de Mann-Whitney
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Formação
Estatística com R
12h
De curso
60
Atividades
Escola
Data Science
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