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Modelos de regressão no Software R

Quer aprender os mais diversos modelos de regressão de forma simples e fácil?
Venha fazer parte da nossa primeira turma do ano de 2021

R$150,00 por R$70,oo para os primeiros 20 inscritos

Data: 15, 16 e 17 de junho de 2021 das 08 as 11 da manha

Evento 100% online com transmissão para todo o Brasil
As aulas serão gravadas e ficarão dispoíveis para os participantes durante 2 meses
Emitimos certificado de 9 horas

  Descrição do curso
Neste curso vamos discutir inúmeros modelos de regressão linear. Os seguintes temas serão abordados durante o curso: análise de correlação, linearidade entre variáveis, teste de normalidade, ajuste de resíduo de modelos, modelos de regressão linear simples, modelos de regressão linear múltipla, seleção de modelos e modelos lineares mistos. Além disso, serão discutidos os modelos que utilizamos para analisar variáveis que não possuem distribuição normal tais como variáveis de contagem, probabilidade, proporção, multicategóricas, entre outras. Para isso ensinaremos os modelos conhecidos como modelos lineares generalizados e modelos mistos lineares generalizados. 

  Programação (Seguimos horário de Brasília)

  Dia 15
   Correlação de Pearson e Spearman
   Gerando gráficos de correlação
   Teste de normalidade e remoção de outliers
   Modelo de regressão linear simples
   Modelos de regressão linear múltipla
   Métodos de seleção de modelos

  Dia 16
   Modelos lineares mistos
   Modelo linear generalizado com distribuição binomial
   Modelo linear generalizado com distribuição de Poisson
   Modelo linear generalizado com distribuição de quasiPoisson
   Modelo linear generalizado com distribuição Poisson contendo valores zeros

  Dia 17
   Modelo misto linear generalizado com distribuição Binomial
   Modelo misto linear generalizado com distribuição de Poisson
   Modelo misto linear generalizado com distribuição de zero inflated Poisson

Conheça o professor

Leonardo de Azevedo Peixoto

Leonardo é engenheiro agrônomo pela Universidade Federal do Espirito Santo, com mestrado e doutorado na área de genética e melhoramento pela Universidade Federal de Viçosa. Possui experiência internacional na Iowa State University aplicando técnicas avançadas de programação em R. Trabalhou 3 anos como Data Scientist Specialist na empresa Bayer. Tem experiência de mais de 10 anos utilizando o software R para análises estatísticas nas mais variadas áreas tais como estatística experimental, análise multivariada, inteligência artificial, modelos mistos e seleção genômica.

Link do linkedin
https://www.linkedin.com/in/leonardo-de-azevedo-peixoto-12b00578/