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ML para Gerentes de Negócio: Modelo de Regressão de Construção no R Studio

Neste curso online gratuito, aprenda sobre as técnicas e análises envolvidas na construção de modelos de regressão em R Studio.

Negócios
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Neste curso online gratuito, aprenda sobre os métodos e processos envolvidos no uso do aprendizado de máquina para construir modelos de regressão usando o R Studio. Determinar a definição de estatística e análise de dados. A regressão linear, que se refere a uma abordagem linear para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes, será discutida. Impulse suas habilidades de aprendizado de máquina estudando este curso abrangente.

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Description

Você é um gerente de negócios procurando ser um especialista em resolver problemas de negócios complexos usando regressão linear no R Studio? Este curso irá guiá-lo através dos passos necessários que você deve tomar ao desenvolver soluções para os seus problemas de negócio usando regressão linear. Descubra que o aspecto mais crucial a considerar ao criar um modelo é ter conhecimento sólido sobre a questão que você pretende resolver. Essa informação é crítica uma vez que a qualidade da produção depende da qualidade dos insumos. Você ganhará percepção sobre o fato de que a distribuição de frequência de dados qualitativos lista todas as categorias e o número de elementos pertencentes a cada categoria. Em contraste, a distribuição de frequência de dados quantitativos relaciona todas as classes e o número de valores que pertencem a cada classe. O curso discutirá a importância do pré-processamento de dados e interpretação de dados utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

Em primeiro lugar, você será introduzido ao conceito de análise de bivariados, que se refere à análise simultânea de duas variáveis. Ela explora a possibilidade de um relacionamento ou diferenças entre duas variáveis e a consequência resultante. Em seguida, discutirá-se a correlação, uma medida estatística que indica até que ponto duas ou mais variáveis oscilam em conjunto. Uma correlação positiva sugere como essas variáveis aumentam ou diminuem em paralelo, enquanto que uma correlação negativa indica o grau em que uma variável aumenta à medida que a outra diminui. Você ganhará insight sobre o fato de que a regressão linear se refere a uma abordagem linear para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Descubra que quando você está manipulando e interpretando variáveis qualitativas em um modelo linear, primeiro você tem que transformá-las em variáveis dummy, em seguida, execute a regressão enquanto observa os valores beta e p. O curso discutirá os diferentes métodos e técnicas lineares.

Em seguida, você aprenderá que o Erro Padrão Residual (RSE) é a quantidade média que a resposta se desviará da linha de regressão verdadeira, e também pode ser considerada como uma medida da ausência de ajuste entre o modelo e os dados. Regressão linear simples é uma abordagem para prever uma resposta quantitativa Y com base em uma única variável de preditor X. Entender esta seção irá ajudá-lo a reconhecer que o método de encolhimento se refere ao encaixe de um modelo envolvendo todas as variáveis do preditor. Os coeficientes estimados são encolhidos em direção a zero, em relação às estimativas menos quadradas. Por fim, você estudará técnicas de seleção de subconjunto, regressão de cume e lasso em R. Avaliação da exatidão de coeficientes previstos, e a matriz de correlação em R seguirá. Este curso será de interesse para gestores de empresas, executivos ou estudantes interessados em estudar sobre aprendizado de máquina e regressão linear. Por que esperar? Inicie este curso hoje e torne-se um especialista em regressão linear e solução de problemas.

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