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Como interpretar modelos de regressão linear simples para diferentes tipos de banco de dados

A regressão linear simples é uma das análises mais utilizadas no mundo, independente da sua área de atuação. Apesar disso, poucos são os profissionais que interpretam essa análise da maneira correta. Assim, nesta aula eu vou te ensinar através de 4 exemplos práticos como interpretar os 4 prinicpais pontos da análise de regressão que são: valor do Beta 0, sentido do Beta 1, valor do Beta 1 e o coeficiente de regressão. Se você gostou desta aula e quer aprender mais sobre como analisar dados da forma correta e entregar resultados impactantes, seja na forma de artigo cientifico ou apresentação na empresa que você trabalha, eu tenho um convite para te fazer. Venha fazer parte do meu treinamento completo sobre experimentação e análise de dados. Para saber mais basta clciar no link abaixo: https://analisecursos.com/?page_id=10746 E SOMENTE NESTE LINK EU VOU TE DAR 50% DE DESCONTO. Na hora de fazer o pagamento você vai digitar o cupom de desconto 50%DEDESCONTO. Em caso de dúvidas entre em contato comigo via WhatsApp. Vou enumerar abaixo os principais assuntos que fazem parte do meu treinamento Estatística Experimental: do Conceito à Prática, que são: 1 - Experimentação. Nesta parte do curso você vai aprender as principais estratégias para definir o objetivo de forma correta, escolher a área experimental adequada para seu objetivo, escolher o delineamento estatístico, definir os tratamentos, calcular o número de repetições, definir as variáveis que serão analisadas, conduzir experimentos de campo, casa de vegetação e laboratórios, e coletar dados de qualidade. 2 - Análise de variância e teste de comparação de médias. Nesta parte do curso você vai aprender como rodar e interpretar a análise de variância e os testes de comparação de médias para os seguintes tipos de experimentos: DIC, DBC, DQL, fatorial, parcelas subdivididas, hierárquico, bloco aumentados, látice e faixas. 3 - Modelos de regressão simples e múltipla. Aqui você vai aprender como rodar as regressões simples e múltiplas e como fazer a seleção do melhor modelo dependendo das características dos seus dados. Além disso, você vai aprender como interpretar os resultados. 4 - Análise multivariada. Nesta parte do curso você vai aprender as principais técnicas multivariadas que são: correlação de Pearson e Spearman, correlação parcial, correlação canônica, análise de trilha, análise de correspondência, análise de componentes principais, agrupamento e análise discriminante. 5 - Modelos generalizados. Aqui você vai aprender sobre como analisar dados que são possuem distribuição normal e devem ser analisados pelos modelos generalizados, onde os principais são: regressão logística, regressão de Poisson e regressão de quasiPoisson. 6 - Machine Learning. Esse é o maior módulo do curso onde você vai aprender as principais técnicas de machine learning, tais como: árvore de classificação, árvore de regressão, gradiente boosting machine, randon forest, redes neurais, entre outras. 7 - Elaboração de gráficos impactantes. Você vai aprender como elaborar gráficos de qualidade para que você publique seus artigos em revistas de alto fator de impacto ou para fazer apresentações que tirem um UAL do seu chefe na empresa que você trabalhe. Na minha opinião essa é a parte mais importante do curso, porque não adianta nada você montar um experimento seguindo todas as premissas e analisar os dados com as melhores técnicas, se você não sabe entregar os resultados. Além de todo o conteúdo segue mais algumas características do curso: 1 - Mais de 360 aulas gravadas 2 - Conteúdo dinâmico - o aluno pode pedir a inclusão de novas aulas. 3 - Mentorias - aulas ao vivo comigo quinzenalmente. 4 - Acesso a comunidade fechada no Facebook. 5 - Acesso a mais de 150 código (Scripts) prontos para rodas às análises dos seus dados experimentais. 6 - Certificado de 150h. 7 - Acesso de 1 ano a todo o conteúdo, que poderá ser renovado posteriormente. 8 - Módulos extras ensinando como analisar dados utilizando o Python. 9 - Módulo extra ensinando como montar um currículo atrativo para competir a vagas nas maiores empresas do mundo. 10 - Módulo extra mostrando tudo que você precisa saber para iniciar sua empresa de consultoria em análise de dados. Te vejo como meu aluno no treinamento. Até lá.