Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Dados categóricos estão por toda parte. Eles aparecem nas últimas pesquisas de opinião, nos dados que levam a novas descobertas em genômica e nos enormes volumes de informações que empresas de internet coletam para vender produtos para você. Neste curso, você vai aprender técnicas para separar sinal de ruído: ferramentas para identificar quando a estrutura nesses dados representa fenômenos interessantes e quando é apenas ruído aleatório.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Inferência para um único parâmetro
Neste capítulo, você vai aprender a realizar inferência estatística sobre um único parâmetro que descreve dados categóricos. Isso inclui métodos baseados em reamostragem e métodos de aproximação para uma única proporção.
- A General Social Survey50 XP
- Explorando consci100 XP
- Gerando via bootstrap100 XP
- Construindo um IC100 XP
- Por que mais bootstraps?50 XP
- Interpretando um intervalo de confiança50 XP
- ICs e nível de confiança50 XP
- EP com menos dados100 XP
- EP com p diferente100 XP
- O atalho da aproximação50 XP
- IC via aproximação100 XP
- Comparação de métodos50 XP
2
Proporções: testes e poder
Este capítulo aprofunda a realização de testes de hipótese e a criação de intervalos de confiança para um único parâmetro. Depois, você vai aprender a fazer inferência sobre a diferença entre duas proporções. Por fim, o capítulo termina com uma exploração do que acontece quando você sabe que a hipótese nula é verdadeira.
3
Comparando muitos parâmetros: independência
Esta parte do curso vai ensinar você a usar métodos de reamostragem e métodos clássicos para testar a independência de duas variáveis categóricas. Este capítulo aborda como realizar um teste Qui-quadrado.
4
Comparando muitos parâmetros: aderência (goodness of fit)
O curso termina com dois estudos de caso usando dados eleitorais. Aqui, você vai aprender a usar um teste Qui-quadrado para verificar a aderência (goodness-of-fit). Você vai analisar resultados de eleições no Irã e em Iowa e testar se a lei de Benford se aplica a esses conjuntos de dados.
R
Inferência para Dados Categóricos em R
Curso
concluído
