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Estatística Inferencial e Linguagem R: Domine Estatística
Aprenda Estatística Inferencial e crie aplicações com a Linguagem R

This Course Includes
udemy
4.7 (20 reviews )
9h 51m
english
Online - Self Paced
professional certificate
Udemy
About Estatística Inferencial e Linguagem R: Domine Estatística
O treinamento "
Domine Estatística Inferencial e Linguagem R
" é uma oportunidade única para aprimorar seus conhecimentos e habilidades na aplicação da Estatística Inferencial e no uso da linguagem de programação R. Durante o curso, você terá a chance de explorar os fundamentos teóricos da estatística inferencial e aprender a utilizar o R como uma ferramenta poderosa para realizar análises estatísticas. Ao longo do treinamento, você será guiado por instrutores especializados, que irão compartilhar seus vastos conhecimentos e experiência prática. Eles irão apresentar os conceitos fundamentais da estatística inferencial, como
amostragem, estimativa de parâmetros e testes de hipóteses
. Além disso, você também terá a oportunidade de aprofundar-se em tópicos avançados, como regressão linear, análise de variância e modelos de regressão. Uma parte essencial do treinamento é o foco na linguagem R. Você aprenderá a utilizar essa linguagem de programação de código aberto para manipular dados, realizar cálculos estatísticos e criar visualizações gráficas. O R é amplamente reconhecido como
uma das ferramentas mais populares e poderosas para análise estatística
, e seu domínio será uma vantagem significativa em sua carreira. Durante as aulas práticas, você terá a oportunidade de aplicar os conceitos aprendidos em exemplos do mundo real. Através de exercícios e estudos de caso, você desenvolverá habilidades práticas para analisar conjuntos de dados complexos, interpretar resultados estatísticos e comunicar suas descobertas de forma clara e concisa. Ao concluir o treinamento "Domine Estatística Inferencial e Linguagem R",
você estará preparado para enfrentar desafios
estatísticos em seu campo de atuação. Você terá as habilidades necessárias para realizar análises estatísticas robustas, tomar decisões embasadas em evidências e contribuir para o avanço do conhecimento em sua área. Não perca a oportunidade de aprimorar suas habilidades em estatística inferencial e linguagem R. I
nscreva-se no treinamento e embarque nessa jornada de aprendizado e crescimento profissional
. Prepare-se para dominar a arte da análise estatística e tornar-se um especialista em Estatística Inferencial e Linguagem R.
What You Will Learn?
- Estimar parâmetros de uma população usando estatísticas da amostra relacionada .
- O Teorema do Limite Central .
- Calcular intervalos de confiança e realizar testes de hipótese e significância estatística .
- Distinguir entre erros tipo I e tipo II em testes de hipótese .
- Realizar análises de variância (ANOVA) .
- Entender correlação e regressão linear .
- Entendendo o R .
- Instalação do R-studio e R .
- Primeiros passos com o R .
- Uso do help .
- Objetos no R .
- Características .
- Tipos de objetos .
- Vetores .
- Matrizes .
- Data frames .
- Listas .
- Funções .
- Identificação de valores faltantes e especiais .
- Workspace do r(área de trabalho) .
- Salvar uma workspce .
- Leitura de uma workspace .
- Acesso pelo R-studio .
- Pacotes do R .
- Entendimento dos diferentes tipos de pacotes .
- Uso dos comandos library, intall package,require .
- Trabalhando com leitura de arquivos externos .
- Leitura através do R-studio .
- Lendo um arquivo na web .
- Sumarizando dados .
- Selecionando dados .
- Uso dos conectores lógicos .
- Gráficos (análise de dados e apresentação) .
- Exportando gráficos .
- Tipos de gráficos: Histogramas, Ramo e Folha, Box-plot, Gráfico de dispersão,Gráfico de barras, Setores .
- Programação: Comando FOR, Criando funções pelo R-studio, Uso de Estatísticas .
- Variáveis qualitativas: Nominais e Ordinais .
- Variáveis quantitativas: Discretas e Continuas .
- Análise univariada e bivariada .
- Teste de hipóteses .
- Teste de uma distribuição normal .
- Teste chi-quadrado para aderência .
- Comparação de duas médias .
- Comparação de médias múltiplas pelo teste de Tukey .
- Regressão linear simples .
- Regressão linear múltipla .
- Mineração de dados com o R .
- Uso do Google Vis ( biblioteca gráfica do Google) Show moreShow less.