Formação Estatística com R

Talvez você já conheça a forma de calcular média, mediana e conheça a ideia de probabilidade. Mas, como aplicar esses conceitos na vida real? O que esses valores podem nos contar (ou esconder) sobre um conjunto de dados?

Nesse passo, vamos aplicar cálculos de estatística descritiva e probabilidade com a linguagem R, além de entender o papel essencial dessas ferramentas estatísticas quando trabalhamos com dados.

No segundo passo da formação em Estatística com R, você avançará para um dos tópicos mais importantes da análise estatística: os testes de hipóteses. Aqui, você aprenderá a tomar decisões baseadas em dados, utilizando diversas técnicas para validar ou refutar suposições.

Começará com um curso prático sobre testes de hipóteses, onde explorará como formular hipóteses nulas e alternativas, escolher o teste estatístico adequado e interpretar os resultados. Você verá como o R pode ser utilizado para aplicar testes como t-test, ANOVA e qui-quadrado, entre outros.

Em seguida, mergulhará no conceito de p-valor, um dos pilares dos testes de hipóteses, onde você entenderá como evitar erros frequentes na interpretação de resultados estatísticos e como tomar decisões mais confiáveis com base em dados.

Ao final deste passo, você estará apto a realizar e interpretar testes de hipóteses com confiança, utilizando o R como ferramenta principal. Essas habilidades são essenciais para análises estatísticas e para a tomada de decisões embasadas em dados.

A correlação e a regressão são dois conceitos fundamentais na estatística, interligados por sua capacidade de explorar e modelar relações entre variáveis. Essas técnicas não só ajudam a verificar a existência de relações entre variáveis, mas também permitem realizar projeções futuras com base nessas relações. Nesta etapa da formação, você aprenderá a aplicar esses conceitos de forma eficaz, utilizando testes estatísticos e métricas apropriadas.

Além disso, abordaremos a aplicação de diversos tipos de modelos de regressão, incluindo aqueles que lidam com relações não-lineares, como modelos baseados em árvores de decisão e técnicas de ensemble. Esses modelos são essenciais para resolver problemas complexos onde as relações entre as variáveis não seguem padrões lineares simples, proporcionando uma compreensão mais profunda e abrangente dos dados.