Aprenda a prever comportamentos baseado em dados.



Regressão Linear

Baseado em 3 avaliações
  • 8 Horas de duração
  • 5 Aulas
  • 3 Módulos
  • 1 Avaliação
  • 3 meses de suporte
  • Certificado de conclusão
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Sair da sala após a última aula do curso de regressão da Escola EDTIé quase como sair de Hogwarts depois de formado. Você é capaz de fazer mágica com os dados. Ou como diria meu colega: matemágica! Brincadeiras de lado, concluir um curso de regressão é entender como coisas se relacionam e poder quantificar, transformar tudo isso em números para uma melhor interpretação e facilidade na hora de mostrar os resultados.

Pensamento analítico

Assim como nos cursos de Green Belt, Black Belt e DOE, não poderia ser diferente que o aluno se torna um pensador extremamente analítico. Qualquer curso dos treinamentos da Escola EDTI desenvolve você para assim que receber um conjunto de dados saber o que analisar primeiro, quais informações obter e como prosseguir a partir do que observou. Parece simples, mas muitos não sabem dar o primeiro passo para explorar seu problema e a metodologia do curso de regressão, assim como os demais cursos mencionados acima é desenvolvida para que você resolva um determinado problema da maneira mais eficiente possível.

Saber relacionar e selecionar variáveis

Algumas relações são quase triviais, como a relação entre altura e peso, por exemplo. Porém, algumas não são tão óbvias ou até mesmo improváveis. Jogar todas as variáveis no modelo e verificar qual tem a melhor relação com a variável resposta dificilmente irá resolver. Porém, saber identificar as variáveis com maior potencial de relação com a variável resposta ANTES de ajustar o modelo é uma vantagem monstruosa pois você economiza tempo e seu modelo de regressão é muito mais sólido e preciso. No curso de regressão você aprende na prática a identificar essas variáveis e poupar horas na frente do computador observando todas as variáveis disponíveis.

Diagnosticar um modelo de regressão

Fazer uma regressão linear não é difícil e com um pouco de tempo e a ajuda do Google qualquer um pode ajustar um modelo em poucos minutos. Inclusive, temos material no Blog da Melhoria que ensina a fazer uma regressão no Excel de maneira bem simples. Contudo, o computador irá exibir uma regressão para quaisquer números que você inserir. A pergunta é: será que eu ajustei uma regressão linear corretamente? A resposta dessa pergunta poucos sabem responder. Mas, quem fez o curso de regressão sabe exatamente como fazer o diagnóstico de uma regressão e verificar se o modelo é adequado ou não. E isso não se reduz a dizer se os dados são normais ou não. Inclusive, normalidade não é uma exigência para fazer uma regressão. A normalidade é um requisito apenas quando queremos testar o efeito de uma variável.

Predição

Talvez o maior interesse de quem faz um curso de regressão: a predição do modelo. Como dito anteriormente, é muito fácil aprender a ajustar uma regressão linear e predizer alguns pontos futuros, mas poucos sabem dizer qual a precisão de sua predição. Afinal, eu preciso saber muito bem onde estou pisando antes de subir um degrau e o mesmo vale quando queremos predizer. É preciso saber analisar o erro de predição e qual a precisão da estimativa dos pontos futuros através de um intervalo de confiança.

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Você poderá participar desse curso até 3 meses após a matrícula.

Pessoas que tenham dados e gostaria de analisar a relação entre as variáveis utilizando técnicas estatísticas modernas.

Escola EDTI
"Nossa equipe é liderada pelo Prof. Dr. Ademir Petenate, docente da UNICAMP, pioneiro na aplicação de Lean Six-Sigma e responsável pelo programa da UNICAMP!"


Nossa equipe:

Prof. Dr. Ademir Petenate, sócio fundador da Escola EDTI: Phd pela Iowa State University e professor do Departamento de Estatística da Unicamp desde 1974, é um dos estatísticos aplicados mais respeitados do Brasil e no Mundo. É Master Black Belt e fundador e coordenador do programa de 6Sigma da UNICAMP. Foi responsável pela implanatção de programas 6Sigma em viversas organizações, tais como  HP, Burigotto, UNIMED, TRW, Gelita, Unibanco, Fundação Santa Catarina, St. Jude Medical, CPqD, Microsoft e 3M. (LinkedIn)

Prof. Marcelo Petenate: formado em Estatística pela Unicamp, Mestre em Estatística pela Universidade de São Paulo (USP), Master Black Belt pela UNICAMP e professor dos cursos de Black Belt e Green Belt da UNICAMP, do curso de especilização em Gestão e Estratégia de Empresas da UNICAMP e do curso de Especilização Gestão da Cadeia de Suprimentos e Logística da mesma universidade. (LinkedIn)

Henrique Leme Felizatti: possui graduação e mestrado em Estatística pela Unicamp, formação em Black Belt e trabalha com estatística a mais de 10 anos. É ex-professor de estatística na Universidade Federal de Goiás e durante sua experiência profissional participou da formação de mais de 1.000 profissionais incluindo Green e Black Belt. (LinkeIn)

Malu Cassiano Dias: mestranda e pesquisadora no LALT/Unicamp, Engenheira de Produção pela UFSCar e com MBA em SCM pela FIPECAFI/USP. Atualmente é Consultora na área, professora de pós graduação no curso Gestão da Cadeia de Suprimentos e Logística (Unicamp) e professora da Escola EDTI. (LinkedIn)

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Conteúdo Programático

  • 1. Links para materiais do curso
  • 1. Modelo de regressão linear simples
  • 2. Modelo de regressão linear múltipla
Apresentação e realização de cases práticos com discussão da solução.
  • 1. Cases 1, 2 e 3
  • 2. Cases 4 e 5
  • Regressão Linear
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