Estatística preditiva com o SPSS

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Estatística preditiva com o SPSS

O curso de estatística aplicada possui como tema a previsão. Atualmente a previsão é a essência do planejamento em organizações renomadas, bem como da pesquisa acadêmica de nível preditivo em diferentes áreas do conhecimento. O objetivo do curso é explorar métodos para análise preditiva de dados com o software IBM® SPSS® - Statistical Package for the Social Sciences. Regressões Logísticas, Regressões Lineares, Séries Temporais, Estimativas de Sobrevida e Análise de Curva ROC são destaques do conteúdo abordado em 5 módulos. O curso é ministrado 100% em vídeo no idioma Português – Brasil. Os métodos preditivos são abordados em exemplos reais, com ênfase nos critérios necessários, nos procedimentos para a análise e nas possibilidades de conclusão a partir da interpretação dos resultados. Além disso, disponibiliza-se para download os bancos de dados, os exercícios práticos e os materiais de apoio para que o aluno também possa utilizá-los em tempo real.

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Este curso possui certificado de conclusão.

carga horária

36h

acesso

180 dias

criado em

06/09/2017

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Conteúdo programático:

APRESENTAÇÃO
Temas iniciais:
→ Apresentação do curso;
→ Introdução ao SPSS;
→ Cadastro de variáveis;
→ Organização das atividades.

MÓDULO I – REGRESSÃO LOGÍSTICA
Tópico 01 - Exógena dicotômica:
→ Modelo logístico binário;
→ Construção e aplicação do modelo;
→ Capacidade Kappa e Odds Ratio.
Tópico 02 - Exógena politômica:
→ Função categórico;
→ Uso de variáveis dummy;
→ OR para modelos com dummy.
Tópico 03 - Exógena numérica:
→ Exógenas numéricas e ordinais;
→ Estimativas Beta;
→ Predição de grupo.
Tópico 04 - Endógena politômica:
→ Modelo logístico multinomial;
→ Razão de verossimilhança;
→ Pseudo R quadrado.
Tópico 05 - Endógena ordinal:
→ Modelo logístico ordinal;
→ Probabilidade cumulativa;
→ Odds proporcional.

MÓDULO II – REGRESSÃO LINEAR
Tópico 06 - Endógena numérica:
→ Modelo simples e múltiplo;
→ Coeficiente de determinação;
→ Estimativa Beta não padronizada.
Tópico 07 - Determinação de linearidade:
→ Modelo linear;
→ Princípio ANOVA;
→ Curva de estimação.
Tópico 08 - Estimação de parâmetros:
→ Coeficientes Beta padronizados;
→ Método stepwise;
→ Princípio de parcimônia.
Tópico 09 - Validação do modelo:
→ Independência Durbin-Watson;
→ Homocedasticidade de Levene;
→ Normalidade K-S e Índice de Condição.
Tópico 10 - Modelo com RMSE:
→ Segmentação aleatória;
→ Avaliação cruzada;
→ Root Mean Squared Error.

MÓDULO III – SÉRIES TEMPORAIS
Tópico 11 - Componentes próprios:
→ Unidades temporais e tendência;
→ Estacionalidade e resíduo;
→ Gráficos de sequência.
Tópico 12 - Modelo de tendência:
→ Média móvel centralizada;
→ Suavização exponencial;
→ Tendência linear de Holt.
Tópico 13 - Modelo de estacionalidade:
→ Decomposição sazonal;
→ Modelo aditivo;
→ Modelo multiplicativo.
Tópico 14 - Modelos temporais:
→ Modelo estacional simples;
→ Modelo aditivo de Winter;
→ Alfa, Gamma e Delta.
Tópico 15 - Modelo ARIMA:
→ Processo AR (p), I (d) e MA (q);
→ Método Expert Modeler;
→ Previsão com combinação (p,d,q).

MÓDULO IV – ANÁLISE DE SOBREVIDA
Tópico 16 - Tabela de mortalidade:
→ Evento e censura;
→ Proporção de sobrevivência;
→ Sobrevivência cumulativa.
Tópico 17 - Método de Kaplan-Meier:
→ Função de sobrevivência;
→ Hazard Ratio;
→ Testes Breslow e Log Rank.
Tópico 18 - Regressão de Cox:
→ Modelo dos riscos proporcionais;
→ Hazard Ratio cumulativo;
→ Plotagem de sobrevida estimada.
Tópico 19 - Regressão de Cox fatorial:
→ Fator extrínseco combinado;
→ Fator intrínseco estratificado;
→ Modelo linear geral aplicado.
Tópico 20 - Cox com covariável temporal:
→ Teste Omnibus;
→ Avaliação de escore geral;
→ Risco cumulativo por padrões.

MÓDULO V – CURVA ROC
Tópico 21 - AUC para um previsor:
→ Área sob a curva;
→ Padrão-ouro;
→ Linha ND e erro Alfa.
Tópico 22 - AUC para mais de um previsor:
→ ROC em desenho múltiplo;
→ ROC por estratos;
→ Gráfico de área.
Tópico 23 - Plotagem inversa:
→ Princípio logístico;
→ Direção do teste;
→ Variável transformada.
Tópico 24 - Valor de corte:
→ VP, FP, VN e FN;
→ Coordenadas da curva;
→ Índice de Youden.
Tópico 25 - Medidas de variação:
→ Previsão com valor de corte;
→ Intervalo de Confiança;
→ Variação sensível e específica.

ENCERRAMENTO
Temas finais:
→ Conclusão do curso;
→ Lista de referências.
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Conheça
o responsável:

Leandro Smouter

Graduado em Educação Física pela UNICENTRO - Universidade Estadual do Centro-Oeste. Mestrando em Desenvolvimento Comunitário pela UNICENTRO. Possui experiência como auxiliar administrativo e conhecimento profissional na área de informática.

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Gilza F. Odeony S.

Avaliação geral do curso:


Módulos & aulas

Módulo 1: Regressão Logística

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Avaliação dos alunos:

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