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Curso 3 de 4 no
Análise estatística com R para especialização em saúde pública
Nível intermediário
Você precisará fazer os cursos de pensamento estatístico e regressão linear nesta série ou ter conhecimento equivalente.
Aproximadamente. 12 horas para concluir
Inglês
Legendas: francês, português (europeu), russo, inglês, espanhol
Alex garrafa
Professor Médico Estatística
Escola de Saúde Pública – O que você aprenderá com este curso
Introdução à regressão logística
Bem -vindo às estatísticas para a saúde pública: regressão logística para a saúde pública! Nesta semana, você será apresentado à regressão logística e seus usos na saúde pública. Vamos nos concentrar no motivo pelo qual a regressão linear não funciona com resultados binários e em chances e odds ratios, e você terminará a semana praticando suas novas habilidades. Até o final desta semana, você poderá explicar quando é válido usar a regressão logística e definir odds e odds ratios. Boa sorte!
Regressão logística em r
Nesta semana, você aprenderá como preparar dados para a regressão logística, como descrever dados em r, como executar um modelo de regressão logística simples em r e como interpretar a saída. Você também terá a oportunidade de praticar suas novas habilidades. Até o final desta semana, você poderá executar uma análise de regressão logística simples em r e interpretar a saída. Boa sorte!
Executando múltiplas regressão logística em r
Agora que você está feliz em incluir um preditor no modelo, nesta semana você aprenderá como executar várias regressão logística, incluindo descrever e preparar seus dados e executar novos modelos de regressão logística. Você terá a oportunidade de praticar suas novas habilidades. Até o final da semana, você poderá executar várias análises de regressão logística em r e interpretar a saída. Boa sorte!
Avaliando o ajuste do modelo
Bem -vindo à última semana do curso! Nesta semana, você aprenderá como avaliar o ajuste do modelo e o desempenho do modelo, como evitar o problema do excesso de ajuste e como escolher quais variáveis do seu conjunto de dados devem entrar no seu modelo de regressão múltipla. Você colocará todas as habilidades que aprendeu ao longo do curso em prática. Até o final desta semana, você poderá avaliar as suposições do modelo para regressão logística múltipla em r e descrever e comparar algumas maneiras comuns de escolher um modelo de regressão múltipla. Boa sorte!
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