Descrição
Bayesian Generalized Linear Models: Modelos Lineares Generalizados Bayesianos com Aplicações no R-programming e rstanarm.
O que você aprenderá
- Modelagem Estatística Bayesiana com R e rstanarm.
- Estimar modelos de regressão linear para dados de contagem.
- Estimar Modelos para Eventos Longitudinais
- Utilizar a Família Exponencial de Distribuições em Estatística Bayesiana
- Estimar Modelos de Regressão Lineares para dados Binários e Binomial
- Modelar Taxas e Proporções
- Aprender quando utilizar Modelos Discretos ou Contínuos
- Aplicar Simulação Estocástica (Cadeias de Markov) em Modelagem Bayesiana
Requisitos
- Programação básica em R
- Conhecimento em Regressão Linear
- Ter realizado o curso Análise Bayesiana de Dados com R ou possuir conhecimentos equivalentes
Descrição
Este curso foi desenvolvido pensando nos pesquisadores e profissionais que trabalham com Data Science, Análise de Negócios e precisam realizar análise preditiva.
Neste curso iremos desenvolver habilidades estatísticas e computacionais para trabalhar com diferentes Modelos Lineares Generalizados Bayesianos (MLGB). Primeiro iremos entender a razão pela qual estes tipos de modelos estatísticos são tão robustos, fáceis de serem utilizados e preferidos para projetos em Ciência de Dados e pesquisa científica em geral.
Depois iremos explorar suas aplicações para dados de contagem, binários, contínuos e a combinação destes. Na sequência iremos trabalhar com Modelos Lineares Generalizados Bayesianos específicos para dados contínuos e para eventos longitudinais.
Todo o curso é desenvolvido com o auxílio da linguagem de programação científica R-programming e com o pacote rstanarm, um dos pacotes mais robustos para trabalhar com Estatística Bayesiana.
Ao final do curso os alunos estarão aptos a desenvolver modelos preditivos complexos utilizando Estatística Bayesiana e terão autonomia para avançar seus estudos em técnicas de modelagem que utilizem MLGB.
Para quem é este curso:
- Pesquisadores (PhD, Doutores, Mestres), Cientistas de Dados e pessoas que queiram aprofundar conhecimento em Modelagem Bayesiana.
Incluído no Curso
- 5,5 horas de vídeo aulas
- 18 Recursos para download
- Acesso total vitalício
- Acesso no dispositivo móvel e desktop
- Certificado de conclusão com link para autenticação
Condições de Pagamento*
Parcelamos em até 10x no cartão de crédito ou à vista no boleto bancário, pelo sistema PagSeguro.
Após realizado o pagamento o aluno terá até 7 dias para desistir do curso ou antes de concluir o primeiro módulo (o que vencer primeiro). Caso o aluno desista do curso será reembolsado em até 30 dias com o valor integral, menos 4% referente às taxas administrativas.
* Para alunos residentes fora do Brasil emitimos ordem de pagamento pelo sistema PayPal. Para mais informações enviar mensagem para financeiro@metodosexatos.com.br
Professor responsável
André L.M.F. Santos
Matemático/Estatístico com Mestrado em Eng. de Produção.
Profissional com mais de 20 anos de experiência no setor acadêmico e corporativo.
Atualmente, faz doutorado em Marketing, pesquisando métodos quantitativos para otimização de investimento em meios digitais.
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