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Curso

Inferência para Dados Numéricos em R

AvançadoNível de habilidade
Atualizado 09/2020
Neste curso, você vai aprender técnicas para fazer inferência estatística em dados numéricos.
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RProbability & Statistics
4 h
15 vídeos
49 Exercícios
3,650 XP
14,237
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Descrição do curso

Neste curso, você vai aprender a usar técnicas estatísticas para fazer inferências e estimativas com dados numéricos. Usaremos duas abordagens para essas tarefas comuns. A primeira utiliza bootstrapping e permutação para criar testes e intervalos de confiança baseados em reamostragem. A segunda usa resultados teóricos e a distribuição t para chegar ao mesmo resultado. Você vai aprender como (e quando) realizar um teste t, criar um intervalo de confiança e fazer uma ANOVA!

Pré-requisitos

Foundations of Inference in R
1

Bootstrapping para estimar um parâmetro

Neste capítulo, você vai usar técnicas de bootstrapping para estimar um único parâmetro de uma distribuição numérica.
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2

Apresentando a distribuição t

Neste capítulo, você vai usar técnicas baseadas no Teorema Central do Limite para estimar um único parâmetro de uma distribuição numérica. Você fará isso usando a distribuição t.
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3

Inferência para a diferença entre dois parâmetros

Neste capítulo, você vai ampliar o que aprendeu até agora para usar tanto simulação quanto técnicas baseadas no TCL para inferência sobre a diferença entre dois parâmetros de duas distribuições numéricas independentes.
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Inferência para Dados Numéricos em R
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