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Programa do Curso
Método Científico, Probabilidade & Statistics
- Breve história da estatística
- Por que podemos ser "confiantes" sobre as conclusões
- Probabilidade e tomada de decisões
Preparação para a pesquisa (decidindo "o quê" e "como")
- O panorama geral: a pesquisa é parte de um processo com entradas e saídas
- Coleta de dados
- Questionários e medição
- O que medir
- Estudos Observacionais
- Projeto de Experimentos
- Análise de Dados e Métodos Gráficos
- Habilidades e Técnicas de Pesquisa
- Pesquisa Management
Descrição de Dados Bivariados
- Introdução aos Dados Bivariados
- Valores da Correlação de Pearson
- Simulação de Adivinhação de Correlações
- Propriedades do r de Pearson
- Calculando o r de Pearson
- Demonstração da Restrição de Faixa
- Lei Soma da Variância II
- Exercícios
Probabilidade
- Introdução
- Conceitos Básicos
- Demonstração de Probabilidade Condicional
- Simulação do Erro do Jogador de Azar
- Demonstração do Aniversário
- Distribuição Binomial
- Demonstração da Distribuição Binomial
- Taxas Base
- Demonstração do Teorema de Bayes
- Demonstração do Problema de Monty Hall
- Exercícios
Distribuições Normais
- Introdução
- História
- Áreas das Distribuições Normais
- Demonstração de Variedades da Distribuição Normal
- Normal Padrão
- Aproximação Normal à Binomial
- Demonstração de Aproximação Normal
- Exercícios
Distribuições Amostrais
- Introdução
- Demonstração Básica
- Demonstração do Tamanho da Amostra
- Demonstração do Teorema do Limite Central
- Distribuição Amostral da Média
- Distribuição Amostral da Diferença Entre as Medias
- Distribuição Amostral do r de Pearson
- Distribuição Amostral da Proporção
- Exercícios
Estimação
- Introdução
- Graus de Liberdade
- Características dos Estimadores
- Simulação de Viés e Variabilidade
- Intervalos de Confiança
- Exercícios
Lógica da Testagem de Hipóteses
- Introdução
- Teste de Significância
- Erros Tipo I e Tipo II
- Testes Unicais e Bilaterais
- Interpretação de Resultados Significativos
- Interpretação de Resultados Não-Significativos
- Etapas na Testagem de Hipóteses
- Teste de Significância e Intervalos de Confiança
- Miséreis Conceitos
- Exercícios
Testando Médias
- Média Única
- Demonstração da Distribuição t
- Diferença Entre Duas Médias (Grupos Independentes)
- Simulação de Robustez
- Todas as Comparações Pair a Pair Entre as Médias
- Comparações Específicas
- Diferença entre Duas Médias (Pares Correlacionados)
- Simulação t Correlacionada
- Comparações Específicas (Observações Correlacionadas)
- Comparações Pair a Pair (Observações Correlacionadas)
- Exercícios
Potência
- Introdução
- Cálculos de Exemplo
- Fatores Afetando a Potência
- Exercícios
Previsão
- Introdução à Regressão Linear Simples
- Demonstração de Ajuste Linear
- Particionamento da Soma dos Quadrados
- Erro Padrão da Estimativa
- Simulação de Linha de Previsão
- Inferência Statistics para b e r
- Exercícios
ANOVA
- Introdução
- Projetos de ANOVA
- ANOVA de Um Fator (Entre-Grupos)
- Demonstração de Um-Fator
- ANOVA Multi-Fatorial (Entre-Grupos)
- Tamanhos de Amostra Desiguais
- Testes Complementares à ANOVA
- ANOVA Dentro dos Grupos
- Demonstração da Potência dos Projetos Dentro dos Grupos
- Exercícios
Qui Quadrado
- Distribuição de Qui Quadrado
- Tabelas Unidimensionais
- Demonstração de Teste de Distribuições
- Tabelas de Contingência
- Simulação de 2 x 2
- Exercícios
Estudos de Caso
Análise de estudos de caso selecionados
Requisitos
É necessária uma compreensão sólida de estatística descritiva (média, média aritmética, desvio padrão, variância) e um conhecimento básico de probabilidade.
Você pode querer participar do curso preparatório: Statistics Nível 1
35 Horas
Treinamento Corporativo Personalizado
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Testemunhos de Clientes (3)
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Curso - Forecasting with R
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A variação com exercícios e demonstração.
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Curso - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
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As aplicações da vida real usando Statcan e CER como exemplos.
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Curso - Data Analytics With R
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