Objetivo: Analise dados a partir de modelos avançados que fazem parte de duas classes alternativas aos modelos lineares tradicionais: Modelos Mistos Lineares e Modelos Lineares Generalizados. Entenda a teoria por trás destes modelos e quando eles devem ser aplicados, como interpretar seus resultados e avaliar a sua qualidade.

Ao final do curso você será capaz de:

>Quando e como aplicar um modelo misto linear para estimar efeitos aleatórios e de medidas repetidas.

>Analisar dados com resposta assimétrica positiva a partir de modelos lineares generalizados (Gama e Normal Inverso).

>Construir modelos binomiais (como, por exemplo, regressão logística) para a análise de respostas binárias >Analisar dados de contagem a partir de modelos lineares generalizados (Poisson e Binomial Negativo).

>Interpretar os resultados de cada um destes modelos de um ponto de vista totalmente prático.

>Avaliar a qualidade do ajuste de cada um destes modelos a partir de medidas como resíduos tradicionais, resíduos padronizados (de Pearson ou Desvio) e distância de Cook.

Carga Horária: 12 horas
Pré-requisito: Ter concluído o curso Análise Estatística usando IBM SPSS Statistics. Recomendada experiência com Estatística.
Forma de Pagamento: Aceitamos Transferência Bancária, Cartão de Crédito e Boleto Bancário.