Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
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
Programa de estudos
Conteúdo do curso
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.
- Uma história de duas variáveis50 XP
- Qual é a variável resposta?50 XP
- Visualizando duas variáveis100 XP
- Ajustando uma regressão linear50 XP
- Estime a interceptação50 XP
- Estime o coeficiente angular50 XP
- Regressão linear com lm()100 XP
- Variáveis explicativas categóricas50 XP
- Visualizando variável numérica vs. categórica100 XP
- Calculando médias por categoria100 XP
- lm() com uma variável explicativa categórica100 XP
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.
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.
4
Regressão logística simples
Aprenda a ajustar modelos de regressão logística. Usando dados do mundo real, você vai prever a probabilidade de um cliente encerrar sua conta bancária como probabilidades de sucesso e razões de chances (odds ratios), e quantificar o desempenho do modelo usando matrizes de confusão.
R
Introdução à Regressão em R
Curso
concluído
