Neste curso, vamos expandir nossa exploração de técnicas de inferência estatística focando na ciência e na arte de ajustar modelos estatísticos aos dados. Vamos nos basear nos conceitos apresentados no curso de Inferência Estatística (Curso 2) para enfatizar a importância de conectar as questões de pesquisa aos nossos métodos de análise de dados. Também nos concentraremos em vários objetivos de modelagem, incluindo fazer inferências sobre relacionamentos entre variáveis e gerar previsões para observações futuras. Este curso apresentará e explorará várias técnicas de modelagem estatística, incluindo regressão linear, regressão logística, modelos lineares generalizados, modelos hierárquicos e de efeitos mistos (ou multinível) e técnicas de inferência bayesiana. Todas as técnicas serão ilustradas usando uma variedade de conjuntos de dados reais, e o curso enfatizará diferentes abordagens de modelagem para diferentes tipos de conjuntos de dados, dependendo do projeto de estudo subjacente aos dados (referindo-se ao Curso 1, Entendendo e visualizando dados com Python).
Instrutor: Brenda Gunderson, Docente IV e Bolseiro de Investigação – Departamento de Estatística
Instrutor: Kerby Shedden, Professor – Departamento de Estatística
Instrutor: Brady T. West, Professor Associado de Pesquisa – Instituto de Pesquisa Social
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