Diferenças entre Modelos Lineares e Modelos Lineares Generalizados (GLMs)

Em análise de dados, Modelos Lineares (LMs) e Modelos Lineares Generalizados (GLMs) são duas técnicas fundamentais que desempenham papéis cruciais na modelagem e interpretação de dados. Embora ambos compartilhem o objetivo de relacionar variáveis independentes a uma variável dependente, eles possuem diferenças essenciais em suas abordagens e pressuposições. Neste post, exploraremos as diferenças entre esses […]

O que são médias marginais?

Ao começar com estatísticas descritivas tradicionais, como as médias brutas, reconhecemos a necessidade de ir além, considerando possíveis viéses decorrentes de variações no número de observações e covariâncias. A pergunta-chave torna-se: como podemos levar essas influências em consideração ao calcular as médias? Descubra a importância das médias marginais na pesquisa e aprenda a diferenciá-las das […]

Diagnóstico de multicolinearidade

Neste post, vamos abordar a multicolinearidade entre as variáveis explicativas no modelo de regressão linear múltipla. Seus efeitos sobre o modelo de regressão linear e alguns diagnósticos de multicolinearidade para este modelo são apresentados. O que é multicolinearidade? A Multicolinearidade, ou dependência quase linear, é um fenômeno estatístico em que duas ou mais variáveis preditoras […]

Diferença entre as regressões logísticas: binária, ordinal e multinomial

A análise de regressão é uma técnica amplamente utilizada para verificar a existência de uma relação entre uma variável resposta e uma ou mais variáveis independentes. Existem diferentes tipos de regressão, cada um adequado para diferentes tipos de variáveis resposta. Neste post, exploraremos as nuances entre os três tipos de regressão logística: binária, ordinal e […]

Regressão Logística: Pseudo R²

A regressão logística é uma ferramenta estatística essencial que permite analisar e modelar a relação entre uma variável dependente binária e uma ou mais variáveis independentes. Em contraste com a regressão linear, onde a saída é contínua e pode assumir qualquer valor real, a regressão logística é usada quando a variável de saída é categórica […]

Diferença entre regressão linear e regressão logística

Na análise de dados, a regressão é uma técnica essencial que permite investigar a relação entre variáveis. Dois tipos comuns de regressão são a regressão linear e a regressão logística. Neste artigo, exploraremos as diferenças entre esses dois métodos, abordando conceitos fundamentais e fornecendo exemplos práticos. Regressão Linear A regressão linear é utilizada quando a […]

Séries temporais: modelo de regressão do joinpoint

O modelo de regressão do joinpoint é uma técnica estatística utilizada para identificar pontos de mudança (ou “joinpoints”) em séries temporais e estimar as tendências em cada segmento identificado. É uma ferramenta poderosa para analisar dados de vigilância epidemiológica e entender melhor a evolução de doenças ao longo do tempo. Vem com a gente conhecer […]

Entenda o que é o coeficiente de determinação na regressão linear

O coeficiente de determinação é uma medida estatística que é usado para avaliar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão. Ele é também conhecido como R2 (R ao quadrado) e é uma métrica que varia de 0 a 1. Quando R2 é igual a 0, isso significa que o modelo não explica nada […]

Os métodos de seleção de variáveis Forward e Backward na regressão linear múltipla

Os métodos de seleção de variáveis são úteis quando realizamos uma regressão múltipla e nos deparamos com a questão de quais variáveis preditoras são importantes, dentre um conjunto maior de possíveis preditores. Essa tarefa consiste em identificar quais variáveis são importantes entre um conjunto maior de possíveis preditores. Uma maneira de fazer isso é através […]

O que é regressão de Cox

A Regressão de Cox é um método de análise de sobrevivência que permite estimar a probabilidade de um evento de interesse (como a falência de uma empresa, ou o tempo até a ocorrência de uma doença) ocorrer ao longo do tempo, considerando o efeito de uma ou mais variáveis independentes (como idade, gênero, estado clínico, […]

Para que serve a Regressão de Poisson?

Em estatística, a regressão de Poisson é uma forma de modelo linear generalizado de análise de regressão usada para modelar dados de contagem e tabelas de contingência. Isto é, a regressão de Poisson é usada para prever uma variável dependente que consiste em dados de contagem por meio de uma ou mais variáveis independentes (as […]

Tutorial: Como fazer uma Regressão Logística

Vamos aprender a fazer uma Regressão Logística mais fácil do que no Excel usando um software 100% gratuito. No exemplo a seguir vamos realizar uma regressão logística binária, utilizando duas variáveis independentes: prescrição de exercícios (sim/não) e níveis de estresse (alto escore = alto nível de estresse). A variável dependente é a ocorrência ou não […]

JASP: um software gratuito para fazer análise de dados

Jasp é um software gratuito para fazer análises estatísticas, de código aberto multiplataforma, gratuito, desenvolvido e continuamente atualizado por um grupo de pesquisadores da Universidade de Amsterdã. Eles pretendiam desenvolver um programa gratuito e de código aberto que incluísse técnicas estatísticas padrão e mais avançadas, com grande ênfase em fornecer uma interface de usuário simples […]

O que devo saber sobre o poder preditivo da Regressão Linear

Na regressão linear usamos relações lineares entre uma variável dependente (alvo) e uma ou mais variáveis independentes (preditores) para assim explicar o desfecho. Para regressão linear, sua variáveldependente (a coisa que você está tentando explicar ou prever) precisa ser uma variável contínua. A regressão linear é o método comumente usado dentro de análises preditivas (arvores […]

O que é Path Analysis?

A Path Analysis ou Análise de Caminho é uma forma de análise estatística de regressão múltipla que é usada para avaliar modelos causais examinando as relações entre uma variável dependente e duas ou mais variáveis ​​independentes. É teoricamente útil porque, ao contrário de outras técnicas, nos obriga a especificar relacionamentos entre todas as variáveis ​​independentes. […]

Suposições da Regressão Linear

Muito se fala de como realizar a análise de regressão linear, mas um assunto pouco abordado são os pressupostos ou suposições que devemos ter para realizar esta análise. Será que para regressão linear nossos dados devem seguir a tendência de normalidade? O modelo de regressão linear baseia-se em várias suposições. Vamos dar uma olhada em […]

Métodos de entrada da Regressão Linear Múltipla

Quando realizamos uma Regressão Linear Múltipla, precisamos escolher entre 5 métodos de entrada de dados (Enter, Forward, Stepwise, Backward e Remove). Cada um deles é exibido na Figura 1, logo abaixo. Cada um possui características diferentes com suas vantagens e desvantagens. Vamos entender em detalhes? Método Enter No método Enter, todas as variáveis são inseridas […]

O que é a distância de Cook?

A distância de cook é uma estatística para avaliar o quanto um único caso é capaz de influenciar a estimativa de um modelo de regressão.

Homocedasticidade na Regressão Linear

Um dos pressupostos da regressão linear múltipla é que a variância da variável dependente, Y, deve ser constante para os valores das variáveis preditoras X1, X2, …, Xn.  Outra maneira de pensar o mesmo fenômeno é que os erros do modelo (resíduos) devem ser constantes, independente dos valores da variável de resultado (Y). Esse fenômeno […]

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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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