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Treinamento

ANÁLISE DE DADOS E

MODELOS DE REGRESSÃO COM STATA

Assista ao vídeo e conheça um pouco mais sobre o curso, suas características, conteúdo programático, professores e mais informações!

Objetivos:

Capacitar os participantes para o entendimento e a aplicação de técnicas de regressão por meio do software Stata.

Público-Alvo:

Profissionais de Empresas, Consultores, Participantes de Cursos de Extensão, Pós-Graduação Lato Sensu e MBAs, e Demais Interessados que têm como Principal Objetivo o Tratamento e a Análise de Dados para a Estimação de Modelos e Geração de Informações Propícias à Tomada de Decisão. Destina-se também a Alunos de Cursos de Graduação e Pós-Graduação Stricto Sensu em Ciência da Computação, Administração, Engenharia, Economia, Contabilidade, Atuária, Estatística, Psicologia, Medicina e Saúde e Demais Campos do Conhecimento das Ciências Humanas, Exatas e Biomédicas.

Método de Ensino:

Aulas expositivas, com aplicação de exemplos e exercícios práticos. Utilização de microcomputador para processamento e análise das listagens emitidas, por meio do software Stata.

Obs.: Recomenda-se que os participantes tragam notebook nos dias de treinamento.

Conteúdo Programático:

Introdução ao Software Stata.

Bancos de Dados.

Introdução e Visão Geral dos Generalized Linear Models (GLM).

Regressão Simples e Múltipla:
- Estimação do Modelo de Regressão Linear por Mínimos Quadrados Ordinários.
- Poder Explicativo do Modelo de Regressão.
- A Significância Geral do Modelo e dos Parâmetros.
- Intervalos de Confiança dos Parâmetros e Previsão.
- Variáveis Dummy em Modelos de Regressão.
- Pressuposto da Normalidade dos Resíduos e Transformação de Box-Cox.
- Aplicação de Casos Reais e Práticos.

Regressão Logística Binária:
- A Significância Geral do Modelo e dos Parâmetros.
- Cutoff e Análise de Sensibilidade.
- Eficiência Global do Modelo, Sensitividade e Especificidade.
- Curva ROC.
- Modelos de Concessão de Crédito e de Probabilidade de Default.
- Aplicação de Casos Reais e Práticos.

Regressão Logística Multinomial:
- A Significância Geral do Modelo e dos Parâmetros.
- Elaboração de Gráficos Multinomiais.
- Aplicação de Casos Reais e Práticos.

Regressão para Dados de Contagem:
- Regressão Poisson e Teste para Superdispersão em Dados de Contagem.
- Regressão Binomial Negativa.
- Aplicação de Casos Reais e Práticos.