Como interpretar o SRMR e o RMSEA em uma Análise Fatorial Confirmatória?

A raiz quadrada média dos resíduos padronizada (SRMR, Standardized root mean square residuals) é uma medida de ajuste usada na Análise Fatorial Confirmatória. Como vimos aqui e aqui, o objetivo das medidas de ajuste é identificar o quão bem o modelo de CFA se adequa aos dados da amostra. O SRMR faz isso analisando o […]

CFI, TLI, NNFI: Índices Comparativos na Análise Fatorial Confirmatória.

Nós aprendemos sobre índices de ajuste absolutos e parcimoniosos para a análise fatorial confirmatória. Estes índices partem da premissa de comparar a matriz variância-covariância predita pela CFA (S) e original dos dados (Σ). Mas existe outra categoria de índices de ajuste, os comparativos. Estes índices comparam a matriz predita, S, e uma matriz independente, onde […]

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Módulo 4: Redes neurais artificiais

• Introdução a Deep Learning

• Avaliando sistemas de Deep Learning

• Redes Neurais feitas (sem programação) no SPSS

• Aula bônus: O futuro da IA na Sociedade

• Aula bônus: Dois Estudos de Caso 

Módulo 3: Interpretar e reportar resultados

• Gerar, interpretar e reportar resultados em Machine Learning

Módulo 2: Criando o seu sistema

• Selecionando algoritmos e métodos 
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): Decision Tree (JASP), Linear Discriminant Classification (JASP) e Plataforma ORANGE
• Aula Bônus: Avaliação Psicológica e Machine Learning
• Aula Bônus: Livros e Cursos recomendados  
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados focado na área da Saúde

Módulo 1: O que é Machine Learning

• O que é Machine Learning?
• Como a máquina aprende?
• Machine Learning para Psicometria e Pesquisa Quantitativa (pesquisas comentadas)
• Tipos de Machine Learning (Supervisionado e Não-supervisionado)
• Práticas de Machine Learning (Sem programação): JASP e SPSS
Aula Bônus: Filosofia da Inteligência Artificial
• Aula Bônus: Entrevista com Cientista de Dados graduado em Psicologia
• Aula bônus: Estudo de Caso sobre Redução Dimensional 

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