Aprenda como trabalhar com modelos lineares que vão além de modelos lineares gerais como, por exemplo, a ANOVA. Com exemplos práticos, você verá como analisar dados para os quais os modelos lineares gerais não são adequados para estimar a variável resposta, seja porque é necessário incluir fatores aleatórios na estimação e/ou porque esta variável não segue uma distribuição normal. As classes de modelos mistos lineares e modelos lineares generalizados podem ser aplicadas em diversas áreas de pesquisa, como saúde, controle de qualidade e risco de crédito.

Ao final do curso você terá conhecimentos sobre:
• Modelos mistos lineares com efeitos fixos, aleatórios e de medidas repetidas;
• Modelos lineares generalizados: Gama, Normal Inversa, Binomial, Poisson e Binomial Negativa;
• Modelos que estimam uma resposta com distribuição assimétrica que assume somente valores positivos (Gama e Normal Inversa);
• Modelos que estimam uma resposta binária (Binomial com função de ligação logística);
• Modelos que estimam dados de contagem (Poisson e Binomial Negativa).

Pré-requisito: Ter cursado ou ter conhecimento equivalente ao conteúdo dos cursos Introdução ao SPSS Statistics e Análise Estatística usando SPSS Statistics.

Prazo para conclusão do curso: 180 dias
Emissão do certificado
Apostila de uso vitalício