Estatísticas com SAS

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Descrição

Prazos flexíveis

Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Nível intermediário
Aproximadamente. 20 horas para concluir
Inglês
Legendas: árabe, francês, português (europeu), italiano, vietnamita, alemão, russo, inglês, espanhol

Jordan Bakerman
Consultor de Treinamento Analítico
EducationSyllabus – O que você aprenderá com este curso
Visão geral do curso e configuração de dados
Neste módulo, você aprende sobre o curso e os dados que você analisa neste curso. Em seguida, você configura os dados necessários para fazer as práticas no curso.
Introdução e revisão dos conceitos
Neste módulo, você aprende sobre os modelos necessários para analisar diferentes tipos de dados e a diferença entre modelagem explicativa e preditiva. Em seguida, você revisa conceitos estatísticos fundamentais, como a distribuição de amostragem de um médio, testes de hipóteses, valores de p e intervalos de confiança. Depois de revisar esses conceitos, você aplica testes t de uma e duas amostras aos dados para confirmar ou rejeitar hipóteses preconcebidas.
ANOVA e regressão
Neste módulo, você aprende a usar ferramentas gráficas que podem ajudar a determinar quais preditores provavelmente ou é improvável que sejam úteis. Em seguida, você aprende a aumentar essas explorações gráficas com análises de correlação que descrevem relações lineares entre possíveis preditores e nossa variável de resposta. Depois de determinar possíveis preditores, ferramentas como ANOVA e regressão ajudam a avaliar a qualidade da relação entre a resposta e os preditores.
Modelos lineares mais complexos
Neste módulo, você expande o modelo ANOVA unidirecional para uma análise de variância de dois fatores e, em seguida, estende a regressão linear simples a regressão múltipla com dois preditores. Depois de entender os conceitos de ANOVA de duas vias e regressão linear múltipla com dois preditores, você terá as habilidades para se adequar e interpretar modelos com muitas variáveis.
Construção de modelos e seleção de efeitos
Neste módulo, você explora várias ferramentas para seleção de modelos. Essas ferramentas ajudam a limitar o número de modelos de candidatos para que você possa escolher um modelo apropriado com base em seus conhecimentos e prioridades de pesquisa.
Modelo pós-ajuste para inferência
Neste módulo, você aprende a verificar as suposições do modelo e diagnosticar problemas que encontra na regressão linear. Você aprende a examinar os resíduos, identificar valores extremos numericamente distantes da maior parte dos dados e identifica observações influentes que afetam indevidamente o modelo de regressão. Por fim, você aprende a diagnosticar a colinearidade para evitar erros padrão inflados e instabilidade do parâmetro no modelo.
Construção de modelos para pontuação e previsão
Neste módulo, você aprende a fazer a transição de estatísticas inferenciais para modelagem preditiva. Em vez de usar valores de p, você aprende sobre a avaliação de modelos usando avaliação honesta. Depois de escolher o modelo de melhor desempenho, você aprende sobre maneiras de implantar o modelo para prever novos dados.
Análise de dados categóricos
Neste módulo, você procura associações entre preditores e uma resposta binária usando testes de hipótese. Em seguida, você constrói um modelo de regressão logística e aprende sobre como caracterizar a relação entre a resposta e os preditores. Por fim, você aprende a usar a regressão logística para criar um modelo, ou classificador, para prever casos desconhecidos.

Módulos e Conteúdo

Pré-requisitos

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