PARTE #02 | ANÁLISE DE VARIÂNCIA NA REGRESSÃO
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- Опубликовано: 23 янв 2025
- CURSO DE EXTENSÃO UNIVERSITÁRIA
ANÁLISE DE REGRESSÃO APLICADA À ENGENHARIA FLORESTAL
PARTE #02 | ANÁLISE DE VARIÂNCIA NA REGRESSÃO
Introdução; Análise de variância na regressão; Teste F de Fisher; Teste T de Student para os coeficientes; Exercícios da parte #02 [análise de variância na regressão, teste F de Fisher, teste T de Student].
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Análise de regressão aplicada à engenharia florestal
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FORMULÁRIO DE INSCRIÇÃO
FAÇA SUA INSCRIÇÃO VIA FORMULÁRIO. Caso contrário, não será possível EMITIR O CERTIFICADO, mesmo que você FINALIZE O CURSO.
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Google Classroom (sala de aula)
Para cada parte do curso, eu utilizarei essa plataforma para POSTAR as DEMANDAS e também me COMUNICAR com as pessoas interessadas no certificado. Acesse o link abaixo, para que você possa fazer parte dessa plataforma. Não se esqueça de SE INSCREVER, antes de acessar o Classroom [código da turma: ngada7c].
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Base de dados da Parte#02
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Resumo do curso
Essa proposta de projeto de extensão universitária, envolvendo conteúdos estatísticos, será destinada a qualquer pessoa interessada em apreender e vivenciar processos e métodos voltados às diversas análises de regressão aplicadas à engenharia florestal, utilizando softwares gratuitos.
Objetivo geral
O objetivo geral deste projeto de extensão universitária é capacitar os estudantes e profissionais da área de Engenharia Florestal na aplicação eficaz da análise de regressão como ferramenta estatística para aprimorar a tomada de decisões e otimizar o planejamento e monitoramento de atividades relacionadas à gestão de recursos florestais.
IMPORTANTE
O certificado de conclusão será destinado às pessoas INSCRITAS VIA FORMULÁRIO DE INSCRIÇÃO e que ENTREGAREM AS ATIVIDADES estabelecidas, em cada etapa do curso, por meio da plataforma Google Classroom.
MEU SÍTIO ELETRÔNICO
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#AnáliseRegressão #EngenhariaFlorestal #CursoGratuito
Prof. Dr. Fabrício Assis Leal
Universidade Federal do Acre
@prof_fabricio_geo
muito bom professor
Obrigado!
Olá professor, obg pelas aulas.
gostaria de tirar uma dúvida.
Não entendi pq nao vamos importar com o B0 que ficou acima do nivel de significancia?
Tem alguma justificativa estatistica para isso?
Nesse caso nao poderiamos definar a equação como y= b1x?
Rafael, se eu não considerar o b0 neste modelo de regressão linear simples vira uma correlação e não uma análise de regressão.
blog.minitab.com/pt/analise-de-regressao-como-interpretar-a-constante-intercepto-y?hs_amp=true