Estatística com o R

• Nome do curso: Estatística com o R
• Descrição do curso: O curso visa orientar estudantes, pesquisadores e demais profissionais interessados em utilizar métodos estatísticos para a organização, análise e apresentação dos resultados de uma pesquisa. O software estatístico “R” é uma ferramenta distribuída gratuitamente, e mantida em constante atualização por uma ampla comunidade. Com este curso, o aluno aprenderá, no R, a: i) construir gráficos estatísticos totalmente personalizados; ii) calcular e apresentar as medidas numéricas descritivas de uma pesquisa, de maneira rápida e intuitiva; iii) realizar testes de hipóteses em variáveis qualitativas e quantitativas; iv) trabalhar com bases de dados. Ao final do curso, espera-se que os alunos consigam utilizar a estatística na análise de dados de uma pesquisa.
• Carga horária: 30h
• Idioma: Português
• Nível de dificuldade: Intermediária
• Professores/Instrutores: Tiago José Pessotti
• Público-alvo: Estudantes, pesquisadores ou profissionais em geral que precisam aplicar métodos estatísticos para análise e apresentação de dados de pesquisas.
• Requisitos técnicos: Computador com acesso à internet. Softwares: R e RStudio (algumas instruções de instalação serão dadas nas aulas).
• Pré-requisitos para o curso: Conhecimento em estatística básica.
• Conteúdos: 

  1. Introdução
  1.1 Orientações para a instalação
  1.2 Conhecendo a tela do R e do RStudio
  1.3 Matemática básica
  1.4 Fatores e vetores
  1.5 Bases de dados
  1.6 Utilização de subscritos

  2. Gráficos com o R
  2.1 Gráficos com plot
  2.2 Gráfico de uma variável qualitativa
  2.3 Gráfico de uma variável quantitativa
  2.4 Aprimorando gráficos com ggplot2

  3. Medidas numéricas descritivas
  3.1 Medidas de tendência central
  3.2 Medidas de posição e de dispersão
  3.3 Resumos numéricos descritivos
  3.4 Identificação e tratamento de outliers
  3.5 Introdução ao RMarkdown

  4. Inferências baseadas numa amostra simples
  4.1 Um pouquinho de probabilidade
  4.2 Um pouquinho de inferência
  4.3 Inferência sobre a média da população
  4.4 Inferência sobre a proporção a população
  4.5 Apresentando os resultados com o RMarkdown

  5. Inferências baseadas em duas amostras
  5.1 Teste de diferença de médias
  5.2 Teste de diferença de proporções

  6. Teste F Anova
  6.1 Teste F Anova de fator único
  6.2 Teste F Anova de múltiplos fatores

  7. Teste Qui-quadrado
  7.1 Teste qui-quadrado para uma entrada
  7.2 Teste qui-quadrado para duas entradas independentes
  7.3 Teste qui-quadrado para amostras relacionadas

  8. Regressão linear simples
  8.1 Regressão linear simples
  8.2 Um pouquinho de correlação
  8.3 Pressupostos da regressão linear

  9. Regressão linear múltipla
  9.1 Regressão linear simples

  10. Para concluir o curso
  10.1 Mapa mental do curso
  10.2 Lembrete: confira as premissas!
  10.3 Um exemplo com a base de dados mtcars

• Metodologia: Neste curso, os conteúdos serão apresentados em forma de vídeos, textos ou links da internet, e poderão ser livremente estudados pelos cursistas. Em cada unidade, poderão ser disponibilizadas bases de dados, em formato de planilha, para a aplicação prática do conteúdo estudado. Um fórum de discussão estará disponível, para que os cursistas interajam entre si, e procurem sanar dúvidas ou discutir práticas dos conteúdos trabalhados. No final de cada unidade, estará disponível um questionário de autocorreção e feedback automático para a verificação da aprendizagem do cursista.

• Processo de Avaliação: No final de cada unidade, o aluno fará uma verificação de aprendizagem por meio de um questionário de autocorreção e feedback automático. O aluno só conseguirá progredir no curso quando finalizar a atividade avaliativa da unidade. Ao todo, serão aplicadas cinco avaliações, que totalizarão 100 pontos. O certificado será emitido para o aluno cujo aproveitamento for igual ou superior a 60 pontos.

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