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Estatística com R: Testes de hipóteses

Resumo do curso

  • Execute testes de normalidade
  • Saiba como calcular e usar o p-valor
  • Entenda as etapas de um teste
  • Use a distribuição t de Student e Qui-quadrado
  • Aplique os testes para provar hipóteses

Público alvo

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

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Última atualização

12/05/2020

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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. Teste de Normalidade e as etapas de um teste

    • Ambiente e conhecendo o dataset
    • Microsoft Azure Notebooks
    • Teste de normalidade
    • Resultados de um teste de normalidade
    • Etapas de um teste
    • Testando hipóteses
    • Formulação das hipóteses H0 e H1
  2. Teste Bicaudal e entendendo o p-valor

    • Teste bicaudal
    • Entendendo p-valor
    • Calculando o p-valor
    • Conclusão de um teste
  3. Distribuição t de Student e o Teste Unicaudal

    • Distribuição t de Student
    • Consultando a tabela t de Student
    • Teste unicaudal
    • Aplicando p-valor
    • Conclusão de um teste
  4. Testes para duas amostras

    • Testes para duas amostras
    • Aplicando p-valor
    • Teste z com duas amostras
    • Teste t com duas amostras
  5. Distribuição Qui-quadrado

    • Distribuição Qui-quadrado
    • Consultando a tabela Qui-quadrado
    • Teste do Qui-quadrado
    • Aplicando p-valor
    • Obtendo o p-valor para um teste de Qui-quadrado
    • Aplicando corretamente a função chisq.test()
  6. Teste de Wilcoxon

    • Teste de Wilcoxon
    • Sobre o teste não paramétrico de Wilcoxon
    • Aplicando p-valor
  7. Projeto final

    • Resumo
    • O que vimos até aqui
    • Revisando o teste de normalidade
    • Apresentação do projeto
    • Revisando o conteúdo
    • Correção do projeto
    • Revisando teste paramétricos

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