Análise estatística

Desbloqueie o poder dos dados com nossos tutoriais abrangentes de análise estatística. Quer você seja um iniciante ou esteja procurando aprofundar seu conhecimento, nosso próximo conteúdo o guiará por conceitos essenciais, técnicas avançadas e implementações práticas usando R e Python.

Próximos tópicos

Fique atento, pois cobriremos uma ampla gama de tópicos, incluindo:

Introdução à análise estatística
- O que é análise estatística?
- Importância e aplicações
- Visão geral das ferramentas estatísticas
Estatística descritiva
- Medidas de tendência central e variabilidade
- Técnicas de visualização com histogramas, boxplots e gráficos de dispersão
- Conceitos avançados como distorção, curtose e análise de correlação
Estatística inferencial
- Testes de hipóteses: testes t, testes de qui-quadrado, ANOVA, MANOVA
- Intervalos de confiança e valores de p
- Técnicas de análise post hoc
Análise de regressão
- Regressão linear simples e múltipla
- Regressão logística
- Métodos de regularização: Ridge, Lasso, Elastic Net
- Diagnóstico de regressão e análise residual
- Regressão não linear: Regressão polinomial e spline
ANOVA e MANOVA
- Noções básicas de análise de variância (ANOVA)
- ANOVA unidirecional com exemplos reais
- ANOVA de duas vias em Python e R
- Análise multivariada de variância (MANOVA)
- Técnicas de análise post hoc
Análise multivariada
- Análise de componentes principais (PCA)
- Análise de cluster: K-Means, agrupamento hierárquico, DBSCAN
- Análise de fatores
- Análise de correlação canônica
Análise de séries temporais
- Componentes de séries temporais: tendência, sazonalidade, ruído
- Modelagem ARIMA
- Técnicas de previsão
Análise de sobrevivência
- Introdução à análise de sobrevivência
- Estimativa de Kaplan-Meier
- Modelos de riscos proporcionais de Cox
Análise de dados categóricos
- Testes de qui-quadrado para independência
- Modelos log-lineares para dados categóricos
- Teste de proporções: Testes binomiais e multinomiais
Análise Bayesiana
- Noções básicas de estatística bayesiana
- Simulações de Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
- Abordagens Bayesianas para Regressão
Projeto experimental
- Introdução ao projeto experimental
- Análise de potência: Determinação do tamanho da amostra e do poder estatístico
- Projeto de blocos aleatórios e quadrados latinos
Tópicos especiais
- Meta-análise: Combinação de resultados de vários estudos
- Tratamento de dados ausentes com técnicas de imputação
- Bootstrapping: Métodos de reamostragem para pequenos conjuntos de dados
Aplicações em vários campos
- Métodos estatísticos em pesquisas na área de saúde
- Tomada de decisões de negócios com estatística
- Aplicações em sociologia e psicologia
Ferramentas e guias de software
- Uso do R para análise estatística
- Uso do Python para análise estatística
- Comparação entre R e Python para várias tarefas estatísticas

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Reuso

CC BY-NC-SA 4.0

Citação

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Por favor, cite este trabalho como:

Kassambara, Alboukadel. 2025. “Análise estatística: Em breve.” January 26, 2025. https://www.datanovia.com/pt/{MAIN_TOPIC_PARENT}/statistical-analysis/{SUBCATEGORY}/{PAGE_NAME}.html.