Modelagem por Equações Estruturais no R: Conceitos e Aplicações

A Modelagem por Equações Estruturais (MEE) é uma técnica de análise estatística que explica a relação entre variáveis latentes e observadas. Essa abordagem é uma técnica estatística multivariada que amplia a análise de regressão linear múltipla e a análise fatorial. Neste post vamos falar sobre os conceitos e aplicações da MEE e como aplicá-la por […]

O que são parâmetros livres e fixos em uma AFC?

Parâmetros livres e fixos são uma parte fundamental para o entendimento da Análise Fatorial Confirmatória (AFC). É útil entender estes conceitos, para quando falarmos de índices de modificação e identificação do modelo, por exemplo. “Parâmetros”, sejam eles fixos ou livres, são parte do cálculo da AFC. Para entendê-los, vamos lembrar que na AFC procuramos reproduzir […]

Análise Fatorial Confirmatória

Junte-se a mais de 3.720 membros O modelo dos fatores comuns é um dos principais conceitos da psicometria, se não for o principal. A Análise Fatorial Confirmatória (AFC) é um método fundamental para corroborarmos a estrutura interna de um instrumento. Com este artigo, vamos entender como a análise fatorial confirmatória nos ajuda a atingir este […]

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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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