Técnicas de Correlação entre Variáveis
Estatística. Correlação. Pearson. Spearman. Correlação Parcial. Data Science. Data Analysis. Big Date. Data Mining. Processamento de dados estatísticos.
O que vai aprender
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Correlacionar diferentes tipos de variáveis
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Coeficiente de Correlação de Pearson
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Testes de Significância de correlações
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Intensidade da Correlação
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Correlação de Spearman
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Correlação de Kendall
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Correlação Ponto Bi-serial
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Correlação Parcial
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Análise Gráfica de Correlações
Dúvidas: consultoria-estatistica@hotmail.com
Conteúdo das Aulas
40 Aulas Carga Horária: 03:54:43
Introdução 06:34
Importando os dados 08:14
Tratamento de Dados 04:26
Correlação entre Numérica x Numérica 01:54:51
Verificando Correlações Graficamente (parte 1) 03:45
Verificando Correlações Graficamente (parte 2) 08:04
Verificando Correlações Graficamente (parte 3) 04:48
Verificando Correlações Graficamente (parte 4) 06:28
Verificando a Suposição de Normalidade (Introdução) 05:54
Verificando a Suposição de Normalidade pelo Histograma 02:29
Verificando a Suposição de Normalidade pelo QQplot 05:54
Editando o QQplot 01:15
Verificando a Normalidade pelo Gráfico de Envelope da Normal (introdução) 04:42
Criando no R a função para o gráfico de Envelope 09:20
Verificando a Normalidade por Testes Estatísticos 14:12
Coeficiente de Correlação Linear de Pearson (introdução) 02:13
Coeficiente de Correlação Linear de Pearson no R 06:34
Coeficiente de Determinação 01:28
Matriz de Correlação de Pearson 07:23
Direção da Correlação 07:53
Testando a Significância das Correlações 08:55
Coeficiente de Correlação de Spearman (Rho) 02:56
Coeficiente Tau de Kendall 10:38
Correlação Ordinal x Ordinal 06:43
Correlação entre duas variáveis ordinais 06:43
Correlação entre Numérica x Ordinal 05:25
Numérica x Ordinal 05:25
Correlação entre Nominal x Nominal 46:20
Introdução 01:38
Criando uma Tabela de Contingência no R 05:02
Analisando as Frequências Observadas e Esperadas 09:08
A Estatística Qui-Quadrado 05:10
Estudando o p-valor do Teste Qui-Quadrado de Independência 04:08
Correção de Continuidade de Yates 01:49
Teste Exato de Fisher 02:37
Medidas de Associação 08:41
Análise de Concordância Kappa 08:07
Correlação Nominal x Ordinal 16:12
Nominal x Ordinal - Análise das Frequências Esperadas 05:48
Nominal x Ordinal - Parte 2 06:05
Dicotômica x Ordinal 04:19
Correlação entre Nominal x Numérica 04:44
Correlação entre Nominal x Numérica 04:44
Correlação Parcial 21:14
Correlação Parcial (parte 1) 06:04
Correlação Parcial (parte 2) 08:28
Correlação Parcial (parte 3) 06:42
Requisitos
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Ter o RStudio instalado.
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Se caso você for zerado em R sugiro fazer antes meu curso de Linguagem R do zero ao domínio
Descrição
Olá!!! Tudo bem com você?!!
Olá!!! Tudo bem com você?!!
Meu nome é Isaías M. Lira, sou Consultor e Bacharel em Estatística, Especialista em Docência Superior e Consultor em Análise de Dados e quero muito que a Estatística deixe de ser um problema para você e passe a ser uma nova HABILIDADE para sua carreira profissional ... vamos lá?!!
Por que criei este curso?
Correlacionar dados é uma necessidade constante de quem procura soluções de problemas. Em qualquer área, será sempre de altíssimo valor o profissional que sabe buscar soluções de problemas encontrando as variáveis que estão mais correlacionadas com este problema.
Porém, existem detalhes importantíssimos que fazem uma análise de correlação ser confiável ou não... E é isto que vou mostrar neste curso: o que você precisa saber para correlacionar variáveis.
Além disto, tudo será feito no R, que é considerada hoje uma das principais ferramentas de análise de dados estatísticos. Se você é zerado em R não tem nenhum problema, indico o curso de R do zero que tenho.
Faça acontecer, invista em você, tenha as qualidades e habilidades que o mercado de HOJE precisa!
O que você tem a perder?
Público-Alvo
Profissionais de TI, Professores, Mestrandos, Doutorandos ou qualquer profissional que desejar aprender a Correlacionar dados estatísticos.
Sobre o Instrutor
Isaías Lira
Consultor em Estatística, Data Analyst, Estatístico, Bacharel em Estatística (UFPE), Pós-graduação em Docência Superior (Unyeya).
Experiência de mais de 6 anos analisando dados de pesquisas científicas e capacitando em Estatística professores universitários, pesquisadores, alunos e profissionais atuantes no mercado.
Atuou como Analista Sênior e Estatístico em empresas.
Atualmente desenvolve cursos e treinamentos em Data Science, R, SPSS, Análise de Dados Estatísticos para profissionais, estudantes e empresas.