ANALÍTICA APLICADA - Métodos Quantitativos De Pesquisa: Aplicação Da Simulação de Risco Monte Carlo, Opções Reais Estratégicas, Previsão Estocástica,

MÉTODOS QUANTITATIVOS DE PESQUISA EM POUCAS PALAVRAS
ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS E MOMENTOS DE UMA DISTRIBUIÇÃO
TEORIA DAS PROBABILIDADES E DISTRIBUIÇÃO DE PROBABILIDADE
TESTES DE HIPÓTESES
MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA UMA VARIÁVEL
MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA DUAS OU MAIS VARIÁVEIS
SIMULAÇÃO, MODELAGEM PREDITIVA E OTIMIZAÇÃO
MOMENTOS DAS DISTRIBUIÇÕES
MEDINDO O CENTRO, DISPERSÃO, ASSIMETRIA, EVENTOS EXTREMOS EM UMA DISTRIBUIÇÃO
TESTE DE HIPÓTESES
ETAPAS PARA ESTABELECER UM TESTE DE HIPÓTESES
TEOREMA DO LIMITE CENTRAL
ERROS TIPO I, TIPO II, TIPO III E TIPO IV E VIESES NA AMOSTRAGEM DE DADOS

ANALÍTICOS MAIS COMUNS
TESTE-T DE DUAS AMOSTRAS COM IGUAL VARI NCIA
TESTE-T DE DUAS AMOSTRAS COM VARI NCIA IRREGULAR
TESTE-T DE DUAS AMOSTRAS E MÉDIA DEPENDENTES
TESTE-F DE VARI NCIAS DE AMOSTRAS INDEPENDENTES
TESTE-Z DE PROPORÇÕES
Z-TESTE DE PROPORÇÕES E MÉDIAS
ANOVA SIMPLES COM MÚLTIPLOS TRATAMENTOS
ANOVA COM TESTE DE BLOCO RANDOMIZADO
ANOVA DOIS FATORES, ANCOVA, MANOVA E MANOVA DOIS FATORES
TESTES QUI-QUADRADO
CORRELAÇÕES LINEARES E NÃO LINEARES
TESTES DE NORMALIDADE E AJUSTE DE DISTRIBUIÇÃO
TESTES NÃO-PARAMÉTRICOS
CONFIABILIDADE, CONFIABILIDADE ENTRE E INTRA AVALIADORES, CONSISTÊNCIA, CREDIBILIDADE, DIVERSIDADE, VALIDADE INTERNA, VALIDADE EXTERNA E PREVISIBILIDADE
REGRESSÃO MULTIVARIADA LINEAR E NÃO LINEAR
REGRESSÃO BIVARIADA
TESTES PARA MULTICOLINEARIDADE E HETEROCEDASTICIDADE
MÉTODOS AVANÇADOS DE REGRESSÃO, MÉTODOS RELACIONADOS DE REGRESSÃO E SUAS VARIAÇÕES
ALÉM DA REGRESSÃO MÚLTIPLA: MODELAGEM DE EQUAÇÕES ESTRUTURAIS (MEE) COM MÍNIMOS QUADRADOS PARCIAIS (PLS) NA ESTIMATIVA DO CAMINHO
ALÉM DA REGRESSÃO MÚLTIPLA: MÉTODOS DE ENDOGENEIDADE E EQUAÇÕES SIMULT NEAS E MÍNIMOS QUADRADOS DE DOIS ESTÁGIOS
ALÉM DA REGRESSÃO MÚLTIPLA: CAUSALIDADE GRANGER E MÉTODOS ENGLE-GRANGER
ALÉM DA REGRESSÃO MÚLTIPLA: REGRESSÃO DE POISSON, REGRESSÃO DEMING, REGRESSÃO LOGÍSTICA ORDINAL, REGRESSÃO DO RIDGE E REGRESSÃO PONDERADA

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL & APRENDIZADO DE MÁQUINA
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: AJUSTE LINEAR POR AGREGAÇÃO DE BOOTSTRAP (SUPERVISIONADO)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: AJUSTE NÃO LINEAR EMPACOTAMENTO BOOTSTRAP (SUPERVISIONADO
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: CART - ÁRVORES DE CLASSIFICAÇÃO DE E REGRESSÃO (SUPERVISIONADO)
APRENIZADO DE MÁQUINA DE IA: CLASSIFICAÇÃO COM SEGMENTAÇÃO MIX GAUSSIANO & K-MEANS (NÃO SUPERVISIONADA)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: CLASSIFICAÇÃO COM K-NEAREST NEIGHBORS (SUPERVISIONADO)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: CLASSIFICAÇÃO COM ÁRVORES FILOGENÉTICAS E AGRUPAMENTO HIERÁRQUICO (NÃO SUPERVISIONADO)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: CLASSIFICAÇÃO COM MÁQUINAS VETORIAIS DE SUPORTE (SUPERVISIONADAS)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: MODELO DE AJUSTE PERSONALIZADO(SUPERVISIONADO)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: ANÁLISE COMPONENTES PRINCIPAIS - REDUÇÃO DE DIMENSÕES (NÃO SUPERVISIONADOS)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: ANÁLISE DO FATOR DEREDUÇÃO DE DIMENSÕES (NÃO SUPERVISIONADO)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: CONJUNTO COMMON FIT (NONLINEAR) (SUPERVISIONADO)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: AJUSTE CONJUNTO COMPLEXO (NÃO LINEAR) (SUPERVISIONADO)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: SÉRIE-TEMPO DO CONJUNTO (SUPERVISIONADO)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: MODELO DE AJUSTE LINEAR (SUPERVISIONADO)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: ANÁLISE DISCRIMINANTE MULTIVARIADA (LINEAR) (SUPERVISIONADA)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: ANÁLISE DISCRIMINANTE MULTIVARIADA (QUADRÁTICA) (SUPERVISIONADO)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: REDE NEURAL (SUPERVISIONADA)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: CLASSIFICAÇÃO BINÁRIA LOGÍSTICA (SUPERVISIONADA)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA: CLASSIFICAÇÃO BINÁRIA NORMIT PROBIT (SUPERVISIONADA)
APRENDIZADO DE MÁQUINA DE IA

Author: Nelson Rodrigues de Albuquerque, Johnathan Mun
Publisher: Iiper Press
Published: 12/30/2020
Pages: 384
Binding Type: Paperback
Weight: 1.13lbs
Size: 9.00h x 6.00w x 0.79d
ISBN: 9781734990768
Language: Portuguese

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