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Curso

Planejamento de Experimentos em R

IntermediárioNível de habilidade

Atualizado 12/2025

Neste curso, você vai aprender sobre o básico do desenho experimental, uma parte essencial de qualquer análise de dados.

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RProbability & Statistics

4 h

13 vídeos

53 Exercícios

4,450 XP

20,332

Declaração de realização

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Descrição do curso

O planejamento de experimentos é uma parte essencial da análise de dados em qualquer área, seja em negócios, saúde ou tecnologia. Se você quer usar dados para responder a uma pergunta, precisa planejar um experimento! Neste curso, você vai aprender os fundamentos do planejamento experimental, incluindo delineamentos em blocos e fatorial, e testes estatísticos comuns, como t-tests e ANOVAs. Você vai usar dados internos do R e conjuntos de dados reais, como a pesquisa NHANES do CDC, as notas do SAT das escolas públicas de Nova York e dados de empréstimos do Lending Club. Ao final do curso, você será capaz de planejar e analisar seus próprios experimentos!

Pré-requisitos

Hypothesis Testing in R

1

Introdução ao Planejamento de Experimentos

Uma introdução às partes essenciais do planejamento de experimentos, além de cálculos de poder e tamanho de amostra.

Introdução ao planejamento experimental

Um experimento básico

Randomização

Replicação e bloqueio

Replicação

Teste de hipótese

Testes unilateral vs. bilateral

Explorando a ajuda do pacote pwr

Cálculos de Poder e Tamanho de Amostra

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2

Experimentos Básicos

Explore o conjunto de dados do Lending Club e crie e valide experimentos básicos, incluindo um teste A/B.

ANOVA, experimentos com um e com vários fatores

Análise Exploratória de Dados (EDA) do Lending Club

Como a finalidade do empréstimo afeta o valor financiado?

Qual média de propósito de empréstimo é diferente?

Experimentos com múltiplos fatores

Validação de modelo

EDA pré-modelagem

Gráficos de validação pós-modelagem + variância

Teste de soma de postos de Kruskal-Wallis

Qual teste depois do A/B test?

Tamanho de amostra para teste A/B

Teste A/B básico

Testes A/B vs. experimentos multivariáveis

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3

Delineamentos em Blocos Completamente Casualizados e Balanceados Incompletos

Use os dados do NHANES para construir experimentos RCBD e BIBD, incluindo validação do modelo e dicas de planejamento para garantir que o BIBD seja válido.

Introdução ao NHANES e amostragem

Construção do conjunto de dados NHANES

Limpeza de dados do NHANES

Reamostrando os dados do NHANES

Randomized Complete Block Designs (RCBD)

Qual NÃO é um bom fator de blocagem?

Desenhando RCBDs com Agricolae

NHANES RCBD

Validação do modelo RCBD

Balanced Incomplete Block Designs (BIBD)

Um BIBD é sequer possível?

Desenhando BIBDs com agricolae

BIBD - função renal de gatos

NHANES BIBD

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4

Quadrados Latinos, Quadrados Greco-Latinos e Experimentos Fatoriais

Avalie os dados de notas do SAT de NYC e trate os valores ausentes; em seguida, avalie Quadrado Latino, Quadrado Greco-Latino e experimentos fatoriais.

Quadrados latinos

EDA das notas do SAT em NYC

Lidando com notas faltantes

Desenhando quadrados latinos com agricolae

Quadrado latino com pontuações do SAT de NYC

Quadrados Greco-Latinos

Visualização de dados dos SAT de NYC

Desenhando quadrados Greco-Latinos com agricolae

Quadrado Graeco-Latino com notas do SAT de NYC

Experimentos fatoriais

EDA fatorial dos resultados do SAT de NYC

Experimento fatorial com notas do SAT de NYC

Avaliando o Modelo Fatorial dos Pontuações do SAT de NYC

O que vem a seguir em planejamento de experimentos?

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Planejamento de Experimentos em R

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