Treinamento
MODELOS LINEARES E NÃO LINEARES DE
REGRESSÃO COM PYTHON
ONLINE
Objetivos:
Capacitar os participantes para o entendimento e a aplicação de técnicas de regressão por meio do Python.
Obs.: Não é necessário conhecimento prévio sobre o Python!
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, a Análise de Dados e a Estimação de Modelos para a 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.
Carga Horária: 15 horas
Investimento:
R$ 790,00
Em até 3x!
Consulte nossa Política de Descontos.
Método de Ensino:
Aulas virtuais em real time, com aplicação de exemplos e exercícios práticos. Utilização de microcomputador para processamento e análise das listagens emitidas, por meio do Python.
Conteúdo Programático:
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Introdução ao Python:
- Por que aprender uma linguagem de programação?
- Por que o Python?
- Instalação do navegador Anaconda.
- Apresentação do navegador Anaconda e do Jupyter Notebook.
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Modelos de Regressão GLM com Python:
- Regressão Simples e Múltipla:
- Estimação do modelo de regressão linear.
- 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.
- Procedimento Stepwise.
- Modelos não lineares e transformações de Box-Cox.
- Modelos Logísticos Binários e Multinomiais:
- A significância geral do modelo e dos parâmetros.
- Função logística, probabilidades e odds ratio.
- Cutoff e análise de sensibilidade (sensitivity, specificity & accuracy).
- Curva ROC e indicador GINI.
- Elaboração de gráficos multinomiais.
- Modelos para Dados de Contagem:
- Modelo Poisson.
- Modelo binomial negativo e superdispersão em dados de contagem.
- Teste para verificação de superdispersão e nova biblioteca overdisp.
- Modelagem de eventos raros: zero-inflated models.
- Aplicação Constante de Scripts em Casos com Bases de Dados Reais.
Entre em Contato:
Datas e Horários:
Em breve turmas abertas!
Aulas:
Você receberá um link para a sala virtual ao realizar sua inscrição!
Informações Importantes:
- A MONTVERO reserva-se o direito de cancelar e/ou alterar o treinamento que não atingir o quórum mínimo de participantes por turma.
- Estão inclusos no investimento o material didático e o certificado.
Para mais informações:
