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Estatística Inferencial e Linguagem R: Domine Estatística

Aprenda Estatística Inferencial e crie aplicações com a Linguagem R

     
  • 4.7
  •  |
  • Reviews ( 20 )
₹519

This Course Includes

  • iconudemy
  • icon4.7 (20 reviews )
  • icon9h 51m
  • iconenglish
  • iconOnline - Self Paced
  • iconprofessional certificate
  • iconUdemy

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.