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Curso

Introdução à Regressão em R

IntermediárioNível de habilidade
Atualizado 08/2024
Preveja preços de imóveis e a taxa de cliques em anúncios aplicando, analisando e interpretando regressão no R.
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RProbability & Statistics
4 h
14 vídeos
52 Exercícios
4,050 XP
77,251
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Descrição do curso

Regressão linear e regressão logística são os dois modelos estatísticos mais usados e funcionam como chaves-mestras, revelando os segredos escondidos nos conjuntos de dados. Neste curso, você vai desenvolver as habilidades necessárias para ajustar regressões lineares e logísticas simples. Com exercícios práticos, você vai explorar as relações entre variáveis em conjuntos de dados reais, incluindo sinistros de seguro de automóvel, preços de casas em Taiwan, tamanhos de peixes e mais. Ao final do curso, você saberá fazer previsões a partir dos seus dados, quantificar o desempenho do modelo e diagnosticar problemas de ajuste.

Pré-requisitos

Introduction to Data Visualization with ggplot2Introduction to Statistics in R
1

Regressão Linear Simples

Você vai aprender o básico deste modelo estatístico popular, o que é regressão e como regressões linear e logística diferem. Em seguida, verá como ajustar modelos de regressão linear simples com variáveis explicativas numéricas e categóricas, e como descrever a relação entre a variável resposta e as variáveis explicativas usando os coeficientes do modelo.
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2

Previsões e objetos de modelo

Neste capítulo, você vai descobrir como usar modelos de regressão linear para fazer previsões sobre preços de casas em Taiwan e cliques em anúncios do Facebook. Você também vai ampliar suas habilidades em regressão ao trabalhar na prática com objetos de modelo, entender o conceito de "regressão à média" e aprender a transformar variáveis em um conjunto de dados.
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3

Avaliando o ajuste do modelo

Neste capítulo, você vai aprender a fazer perguntas ao seu modelo para avaliar o ajuste. Você vai aprender a quantificar o quão bem um modelo de regressão linear se ajusta, diagnosticar problemas do modelo usando visualizações e entender a alavancagem e a influência de cada observação usada para criar o modelo.
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Introdução à Regressão em R
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