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Bayesian Statistics: Generalized Linear Models with R
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Rating: 4.7 out of 5(21 ratings)
103 students

Bayesian Statistics: Generalized Linear Models with R

Modelos Lineares Generalizados Bayesianos com Aplicações no R-programming e rstanarm
Created byAndré Marques
Last updated 1/2021
Portuguese
Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • Modelagem Estatística Bayesiana com R e rstanarm
  • Estimar Modelos de Regressão Lineares para dados Binários e Binomial
  • Estimar Modelos de Regressão Lineares para dados de Contagem
  • Modelar Taxas e Proporções
  • Estimar Modelos para Eventos Longitudinais
  • Aprender quando utilizar Modelos Discretos ou Contínuos
  • Utilizar a Família Exponencial de Distribuições em Estatística Bayesiana
  • Aplicar Simulação Estocástica (Cadeias de Markov) em Modelagem Bayesiana

Course content

5 sections48 lectures5h 38m total length
  • Introdução3:04
  • Referências6:45
  • Cronograma & Introdução6:04
  • Família Exponencial de Distribuições8:01
  • Definição de um Modelo Linear Generalizado (MLG)3:23

Requirements

  • Ter conhecimento básico em Análise Bayesiana de Dados

Description

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.

Atenção: para melhor aproveitamento do conteúdo é importante ter conhecimento mínimo da linguagem de programação R. Ter conhecimento em modelos de regressão linear e que ter conhecimento básico em estatística bayesiana. Se tiver inseguro(a) recomendo fazer antes os outros cursos de estatística bayesiana que disponibilizei na plataforma: (1) Introdução à Análise Bayesiana com R; (2) Introdução à Análise Bayesiana: Simulação Estocástica com R; e (3) Modelos Lineares com Abordagem Bayesiana.

Qualquer dúvida, antes de adquirir o curso entre em contato comigo.

Espero lhe ver em breve! :)

Who this course is for:

  • Cientistas de Dados
  • Engenheiros de Dados
  • Programadores
  • Analistas de Inteligência de Negócios
  • Matemáticos
  • Físicos
  • Pesquisadores
  • Pessoas que queiram aprofundar conhecimento em Estatística Bayesiana