Análise de regressão para ciência de dados, com R

O curso apresentará teoria e prática sobre a análise de regressão para ciência de dados, com R. Para tanto, os estudantes devem ter conhecimentos básicos sobre: estatística inferencial; linguagem de programação R, de preferência com conhecimento da abordagem tidyverse; e plataforma RStudio.

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Remoto

25h

Carga horária

Próximas turmas

07 fev - 18 fev 2022

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  • Turma aberta
  • Local: Sala virtual
  • Inscrições: 01 dez a 31 jan
  • 30 vagas

Quem pode se inscrever?

Servidores públicos que tenham interesse na temática análise de regressão para ciência de dados, com R.

Objetivos

Executar a instalação e configuração do R Studio desktop;

Recordar o procedimento de configuração do RStudio Desktop;

Aplicar os procedimentos de regressão linear simples;

Descrever a inferência básica com regressão linear simples;

Aplicar os conceitos sobre inferência básica com regressão linear simples;

Descrever os pressupostos da regressão linear e a função Im;

Aplicar os conceitos de regressão linear e a função Im;

Descrever os pressupostos da regressão linear múltipla; e

Aplicar os conceitos da regressão linear múltipla.

Metodologia

Metodologia ativa

Principais tópicos

R Studio desktop;

Regressão linear simples; e

Função Im.

Outras Informações

Pré-requisitos: Conhecimentos básicos de estatística inferencial; Conhecimentos básicos de linguagem de programação R, de preferência com conhecimento da abordagem tidyverse; e Conhecimentos básicos da plataforma RStudio.

Objetivo Geral: Preparar os participantes, a fim da realização referente à análise de regressão para ciência de dados, com R.

Cronograma previsto:

1 - Data: 07/02/2022 - Das 08h às 12h - Duração: 4h

2 - Data: 09/02/2022 - Das 08h às 12h - Duração: 4h

3 - Data: 11/02/2022 - Das 08h às 12h - Duração: 4h

4 - Data: 14/02/2022 - Das 08h às 12h - Duração: 4h

5 - Data: 16/02/2022 - Das 08h às 12h - Duração: 4h

6 - Data: 18/02/2022 - Das 08h às 12h - Duração: 4h

Atividades assíncronas: 1h

Perguntas Frequentes

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